Les concepts théoriques et les idées à la base de ces méthodes seront discutés en détail. L'utilisation pratique de ces méthodes sera aussi traitée en utilisant des exemples provenant de plusieurs domaines de la gestion. À cette fin, le langage R sera l'outil de choix, car la plupart des méthodes récentes font leur apparition sous la forme de package R.
Thèmes couverts
Régularisation et sélection variable dans les modèles de régression.
Méthodes avancées basées sur les arbres et boosting.
Intervalles de prédiction.
Analyse de données fonctionnelles.
Analyse de données spatiales.
Remarques importantes
Cours en anglais : MATH 70611A
Cours équivalent(s) : MATH 60611(A) ou MATH 80619(A)