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Quelle analyse statistique en fct de mon objectif?

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Message par kazy13/75 le Ven 9 Oct 2009 - 14:13

Bonjour,
j'aimerais avoir vos avis sur le type d'analyse stat à envisager selon mon objectif : j'ai une base de données dans laquelle j'ai des individus à qui on a accordé une aide financière et d'autres à qui on a refusé, selon des critères sur leur situation (revenus, paiement à jour, etc). Comme le nombre de demande d'aide financière est important de jour en jour, je voudrais créer une sorte de fiche d'aide à la décision pour que, lorsque une telle personne qui a tant de revenus, à jour ou non de ses paiements, etc. (indicateurs non exhaustifs décrits ci-dessus), je pourrais dire "oui j'accorde l'aide" ou "non je refuse l'aide". Voilà une peu l'idée de ma démarche.
Quelle(s) pourrait(ent) etre le(s) type(s) d'étude analytique de mes données pour parvenir à cette aide à la décision? Merci par avance de vos idées et de votre expérience si vous avez deja eu le même genre de projet.STATISTIQUE - Quelle analyse statistique en fct de mon objectif? Icon_cheers

kazy13/75

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Message par droopy le Ven 9 Oct 2009 - 14:20

tu peux commencer par regarder les regressions logistiques et analyses discriminantes, mais je suis sur qu'il y a des bouquins entiers sur les prises de décision en stats
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Message par kazy13/75 le Ven 9 Oct 2009 - 14:27

bjr droopy,
je n'ai jamais eu l'occasion de pratiquer les reg log. quel est l'objectif principal de cette méthode? et pour les analyses discriminantes, tu penses à une acm, afc, classif? merci par avance

kazy13/75

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Message par droopy le Ven 9 Oct 2009 - 14:51

1) établir un lien entre une variable catgorielle à deux modalités (succès - échec) et des variables indépendantes. 2) non a des analyses discriminantes linéaires ou quadratiques mais je suis sur qu'il doit y avoir pas mal d'autres méthodes d'apprentissages, jette un oeil du côté des svm, random forrest & co plus généralement en data mining (je crois qu'il y a même des bouquins en franiçais sur la question).
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Message par kazy13/75 le Ven 9 Oct 2009 - 21:02

i.e je fais comment concrétement pour le 1). et le 2) javoue que j'ai eu du mal à suivre ton idée lol! merci en ts cas pr ces infos qui m'aident à cogiter et à avancer!

kazy13/75

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Message par pael013 le Ven 9 Oct 2009 - 21:12

Salut KAZY13/75,
Je pense que Droopy a raison, cependant je pense q'une ACM peut t'aider dans ton choix de decision.
pense à mettre La varable (accepter/resfuser en suplémentaire).

Je me pencherais precisement sur ce probleme lundi !!! lol

pael013

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Message par droopy le Sam 10 Oct 2009 - 14:26

Le 1) était la réponse à ta question concernant la régression logistique.

Tu fais sois une regression logistique soit une discriminante, en utilisant un logiciel de stats de ton choix après il y a aussi d'autres alternatives possibles. regarde dans les bouquins de finance ou de stats pour les finances.

L'acm peut-être trompeuse dans le sens ou tu vas peut-être trouver quelle est la variable la plus liée à ta variable dépendantes mais elle ne te donnera pas la meilleure combinaison de variables. Par contre l'acm est utilie dans une première phase pour connaître la structure de ton jeu de données.
droopy
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Message par kazy13/75 le Lun 12 Oct 2009 - 14:16

Bonjour,
merci droopy et pael pr vos remarques. Est ce que l'un de vous aurait deja réalisé une reg log? si oui, pourriez vous me fournir un exemple expliqué pas à pas (je n'ai jamais pratiqué cette méthode)? est ce que les stat descriptives me sont utiles ici ou puis-je faire simplement des acm et reg log pr créer ma typologie? Test à faire (chi2,etc.)? merci par avance de vos suggestions. STATISTIQUE - Quelle analyse statistique en fct de mon objectif? Icon_idea

kazy13/75

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Message par c@ssoulet le Lun 12 Oct 2009 - 15:01

C'est un pret ou une aide?

Si c'est un pret, il doit exister des Go de données de cours et exemples portant sur les tentatives plus ou moins couronnées de succès de modélisation du lien existant entre le "profil de solvabilité" d'un client et sa capacité réelle de remboursement.
A prendre avec un peu de recul, quand même, l'actualité financière de ces dernières années ayant fait exploser en vol la croyance quasi religieuse dans les "modèles experts" (pour ne pas dire des experts tout court....) calculant ce type de risque.

Si c'est une aide, à priori la notion de risque liée à la solvabilité du bénéficiaire compte moins, voire peu ou pas: à priori on n'accorde pas une aide pour gagner de l'argent, on l'accorde pour aider ou soutenir un projet (aideà la création, à l'innovation, aide à la reinsertion, aide humanitaire ... etc....). Pour la plupart des aides, le retour sur investissement est très incertain et n'est pas vraiment le "but du jeu". On accorde une aide à un projet parce qu'on y croit, qu'il correspond aux objectifs des fonds que l'on gère et qu'il semble suffisamment bien ficelé pour aboutir. Et surtout parce qu'il est porté par des gens convainquants.
L'utilisation d'outils statistiques dans ce cadre me semble un peu malvenue: elle va avoir pour conséquence de créer un profil "moyen" de candidat "moyen" ayant des chances "raisonnables" de réussir..... C'est rarement les gens moyens qui ont le plus besoin d'aide (cas ou l'on n'attend pas de retour sur investissement), et c'est rarement les gens moyens qui mènent les projets innovants à leur terme (cas ou l'on espère revoir son pognon un jour.... et ou l'on confond donc un peu aide et capital-risque....).

Hou, je suis long. Mais les statistiques financières fortement basées sur le doigt mouillé, le marc de café et la lecture de la tripe de poulet m'ont toujours un peu agacé.

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Message par kazy13/75 le Lun 12 Oct 2009 - 15:40

Bonjour cassoulet,
ton analyse de 2eme partie me concerne ds mon étude et je la trouve pertinente d'un point de vue "idéologique". Pour recadrer les choses, ce sont des aides que l'on attribue pour aider des chefs d'entreprise en difficulté passagère (financière). C'est de l'action sociale portée à ces personnes, à qui cette aide a un caractère exceptionnel, le but étant de pérenniser l'activité de l'entreprise. Il n'ya pas de retour sur investissment pr le preteur (qui ne prete pas mais donne tout court). Même si l'utilisation statistique reste discutable, je voudrais néanmoins avoir pour la suite (le nombre de demande étant croissant de jr en jr), une sorte de série de profils en fonction de ceux à qui on a deja attribué et refusé une aide, pour justement avoir cette aide à la décision sur les les demandes en attente. Bien sur, les situations d'attribution se feront au cas par cas, mais l'idée est d'avoir sous le coude cette fiche d'aide pour accélerer le processus.
Voilà l'idée de ma démarche et je cherche donc une méthodologie stat qui pouurait répondre à cette question (méthodo même ultra simple!!!).
En attendant vos suggestions, merci par avance.

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Message par kazy13/75 le Lun 12 Oct 2009 - 15:46

Au fait cassoulet,
je vais même intégrer ton interprétation de 2eme partie (reformulée) car elle me semble tout à fait intéressante à préciser!!! merci, lol. voilà l'intéret de ce forum qui permet entre autre de voir les choses différemment!!!

kazy13/75

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Message par kazy13/75 le Lun 12 Oct 2009 - 20:46

Re-bonsoir,
je pense qu'une regression logistique multiple semble pertinente pr mon etude : expliquer ma var catégorielle (accepté/refusé) en fct des variables indépendantes (revenus, situations, sexe, age, etc.). Si j'ai bien compris, je vais obtenir une équation qui expliquerait au mieux mon modèle y=facteurs*x et ainsi pour une personne ayant x1 (revenus), x2(situations), x3(23ans), x4(homme)..., je pourrais dire qu'il ya par exemple 80% de chances pr ke je lui accepte l'aide ou non.
Est-ce que ce raisonnement est juste statistiquement parlant (car je découvre cette méthode de reg log)? dois-je au préliminaire faire des tests ou autres analyses? merci par avance.

kazy13/75

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Message par droopy le Mar 13 Oct 2009 - 8:04

la régression logistique a de multiples avantages, la première c'est qu'effectivement elle te donnera une probabilité de succès qui peut être dans ton cas l'acceptation de l'aide. L'interprétation des coefficients est aussi importante puisque l'exponentielle de celui-ci te donne ce qu'on appelle le odds-ratio soit en français le rapport des chances. Comme toute analyse statistique certaines hypothèses doivent être testées et certains critères te renseignent sur la qualité de ton analyse.

Afin de te familiariser avec cette analyse tu peux déjà jetter un oeil la dessus :
http://www.chuv.ch/cepic/Cours_regression_logistique.PDF
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Message par kazy13/75 le Mar 13 Oct 2009 - 9:44

Bonjour,
merci encore droopy. J'ai parcouru le doc qui n'est pas évident pour un débutant en reg log.
Petites questions :
1) d'après ce que j'ai compris, il faut choisir judicieusement les variables indépendantes (certes!) mais est ce que leur nombre a une influence sur le modèle i.e moins j'en ai mieux ce sera ou l'inverse?
2) après mise en forme de ma base (recodage, classe), une fois la reg log lancée, quelles hypothèses dois je testées et quels sont les critères que je ne dois pas "zapper"?
Je veux bien interpréter ma 1èere reg log. STATISTIQUE - Quelle analyse statistique en fct de mon objectif? Icon_lol
Merci par avance.

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Message par sandia le Mar 13 Oct 2009 - 11:53

Bien que les raisonnements apportés par les repondants sont à prendre en compte,les modèles spécifiques à ce sujet sont developpés dans le cours de scoring.

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Message par kazy13/75 le Mar 13 Oct 2009 - 13:12

La notion de scoring ne fait elle pas référence à la notion de segmentation?...donc regression, non?
y aurait il une autre méthode autre que la reg multiple pour répondre à ma problématique?

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Message par sandia le Mar 13 Oct 2009 - 14:01

Scoring:
Des
décisions prises au regard des résultats fournis par des scores de
risques.
Donc,le scoring va au dela d'une segmentation,il abouti à des modèles concrets qui nous aide à la décision
d’acceptation ou de refus de financement des dossiers.

sandia

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Message par kazy13/75 le Mar 13 Oct 2009 - 14:42

Dans ce sens, le reg log est un outil de calcul de scoring. La reg log va me dire notamment avec l'odd ratio (si j'ai bien suivi) la proba qu'une personne aura dans la décision accepté/refusé. Que va me donner le scoring, que sont ces "scores"? merci

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Message par sandia le Mar 13 Oct 2009 - 14:46

Oui exactement.Tu as la réponse à ton sujet.

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Message par kazy13/75 le Mar 13 Oct 2009 - 14:56

lol ok. j'avance à petits pas. J'essaie de comprendre surtout au niveau de l'interprétation car si j'arrive à clarifier les choses ds ma tete, j'arriverai à l'expliquer à des non statisticiens!!!
Pensez vous que XLSTAT me suffit pr faire la reg log?
De plus, J'ai bien compris que la préparation des données est "décisive" ds la construction de mon modèle : du coup je ne sais pas si mes quelques variables me suffisent et vaut-il mieux les grouper par classes (je perdrai de l'info ici mais peut être j'en gagnerai dans l'analyse???). merci encore pr vos remarques.

kazy13/75

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