Deux offres collectives et individuelles pour DRM : Projets et Formations aux statistiques

A-Responsable des méthodes statistiques : soutien aux projets de recherche DRM

Exemples non exhaustifs de projets statistiques principaux à DRM : 2013 à ce jour (2023)

Jean Marc Bouillon : modèles SEM d’équations structurelles sur les tris sélectifs de bouteilles plastiques avec ou sans utilisation de l’application Zeloop : modélisations statistiques de la motivation, de l’intention et du comportement , choix et analyses des variables observées et latentes et de leurs liens causaux, utilisation et analyse de modèles SEM avec et sans l’application Zeloop.

Jean Yves Ottmann : ACP, classifications diverses , typologies des consultants en portage salarial avec leurs durées de travail et leurs chiffres d’affaires, constructions de fichiers et d’indicateurs de régularités méthodes statistiques longitudinales temporelles.

Céline Michaïlesco : Modèles linéaires GLM et panels sur des données économiques générales.

Elisabeth Thuelin :   Analyses factorielles ACP, ACM et classifications, modèles de régressions usuels sur données économiques, sociales, organisation, gestion financière des entreprises et du capital . 

Catherine Dahlen : modèles SEM d’équations structurelles sur l'intention repreneuriale d'entreprises comparée entre les hommes et les femmes : choix et validation des variables et du modèle conceptuel                                

Participations aux articles, rapports, annexes scientifiques et publications en co-auteur statisticien

B- Formations statistiques théoriques et pratiques conçues et dispensées pour DRM  à ce jour
Type A : niveau <= BAC :
 Préliminaires et éléments d’analyses de bases : 1er outils de mathématiques appliquées  pour les probabilités et statistiques en dimension 1 et 2 , dénombrements, base de géométrie du plan , analyse des fonctions et suites.

Type B (théorie) et type B*(pratique sur SPAD, SAS, R, STATA) : niveau BAC +1, + 2  :
Estimations complexes et structurées, Tests d'hypothèses , Analyses Descriptives Factorielles, Classifications, Modèles de Régressions explicatifs et prédictifs usuels à effets fixes et variables manifestes multivariées : Cas multilinéaires, logistiques, GLM, Poisson, ANOVA  , Analyse Factorielle Discriminante.

Type D (théorie) et type D* (pratique sur SPAD, SAS, R, STATA) : niveau BAC +3, +4 ,+5  à ce jour
Modèles de Panels linéaires et logistiques à deux indices (individus, dates) , estimations associées
Modèles Multiniveaux et Mixtes à effets et coefficients fixes et aléatoires généraux linéaires ou pas
Modèles Dynamiques temporels récurrents à décalages autos et inter corrélés de type ARIMA(d, p, q).
Modèles et indicateurs probabilistes des Durées de vie, dont Modèles de Cox, estimations des paramètres
Modèles d’Equations Structurelles SEM à variables latentes, PLS, construction, estimation des paramètres
Modèles linéaires à contraintes sur les effets et variables : Ridge, Lasso, V.I , Splines
Modèles paraboliques de degré 2 multivariés avec interactions croisées doubles : estimations associées
Modèles à effets d’erreurs aléatoires hétérogènes en over dispersion : cas de la Régression Binomiale Négative

C- Langues, Actions de communication, participation à la vie du laboratoire
Anglais lu, écrit et parlé : niveau intermédiaire                                                                                           Participation aux conseils et séminaires de laboratoires, AG, séminaires statistiques , Big Data, IA Data Sciences