Reprise du message précédent :
Bien le merci    
 
Un DU qui apporte une preuve tangible sur les efforts qui ont été effectués est une excellente carotte    
 
Si je les contacte dans les temps qui viennent je vous renseignerai sur les modalités d'obtention de ce DU.  

Eviews est payant, il existe gretl qui ressemble beaucoup et est gratuit

Si tu veux faire des modèles économétrique eviews est excellent et ultra simple (payant mais tu peux prendre la version etudiante en boucle ou te procurer la vraie version d'une façon ou d'une autre )
Excel stats est moins bien clairement mais pour un début c'est déjà pas mal

Si c'est des modèles de big data (svm, reseaux neuronaux, random forest) la il te faut R

R studio s'installe en plus de R
Car R tout seul est ultra moche

les softs les plus populaires en juillet 2016 :

SAS : le machin des X-Mines, aussi celui de la BPI (nota : ingénieur =! économiste   ) on dit "sassien".
R : le machin des scientifiques et des hackers
Python : la nouvelle vague des scripts kiddies (~ big data, amazon, deezer, etc)
Eviews : le soft du FMI (utilisé pour flinguer le Portugal et la Grêce, entre autres ...)
Stata : le king de tous les kings : le soft du CNRS
Gretl : excellent mais peu populaire

(ne concerne que les calculs, pr les représentations graphiques je ne me risque pas à vous informer, j'utilise R)

j'invoque magic panda

Je connaissais pas gretl je vais tenter de l'installer au taff

Par contre d'après la notice apparemment il y a pas tous les ««derniers»»  modèles style markov switching

Du coup obligé de passer par R

 
 
Je crois que t'en oublies un et pas des moindres chefs ?

balance, fils

Excel?

En microelec on utilise énormément JMP

Minitab ?
SPSS ?

Matlab c'est pas le mieux pour faire des stats. C'est très bien pour le ML, prototyper des algos numériques etc, l'imagerie, l'ingénierie...
 
Mais pour explorer des data sets, faire du wrangling/cleaning des données, manipuler des dates, du texte etc. C'est naze.

 
Tu peux toujours hein, t'as pas mal de packages etc,
 
Disons qu'il est moins utilise de par son cout, mais il reste excellent

seule le code

spss est également fréquemment utilisé par les chercheurs

surtout n'hésitez pas à regarder sur les offres d'emploi à Londres ou à Paris quels logiciels sont le plus fréquemment utilisés par les firmes que vous visez ...

... ça vous évitera de perdre votre temps !

Scilab fils

clochard
typiquement le logiciel que tu apprends à la fac car ils ont pas de thune pour payer matlab

vous voulez un review des softs exigés sur les offres apec paris et indeed londres ? (ouiiiiiii!)
 
(tous ces softs ont excellents, le critère de sélection pourrait être "quel est celui qui est déjà utilisé dans la branche ou je veux taffer". car R c'est un peu le Linux des stats    )
 
 
Par ex. une BPI m'a déjà suggéré que que malgré que mes méthodes étaient certainement plus avancées que les leurs, tous bossaient déjà sur SAS dans sa division ...  

Par ailleurs, ne pas négliger le fait que les stats sont des instruments d'analyse, elles se fichnt par dessus une excellente collecte d'information initiale sur le sujet d'étude (presse, datas ...)

aka Si vous êtes un naze sur votre sujet, n'espérez pas que les stats vous rattraperont

Genre ca ?
https://www.theguardian.com/science [...] rt-disease

J'utilise quotidiennement matlab, je sais qu'il y a des bons packages et une toolbox statistique. Mais ça reste un outil qui n'a pas été pensé pour ça.

Matlab à la base c'est pour prototyper des méthodes numériques qui utilisent beaucoup d'algèbre linéaire (i.e tout lol) et c'est très générique. Pour le ML et le signal processing c'est très bien, mais pour l'exploration de données hétérogènes avec des types pénibles comme dates et strings, c'est pas très pratique.

Je ne conseillerais pas matlab plutôt que R à quelqu'un qui fait un job de statisticien comme ce que montre Dioscur. R ou Python + la stack scientifique sera beaucoup plus pratique. Il n'y a pas que le coût qui fait que matlab n'est pas l'outil favori des statisticiens et data scientists. C'est pas par ce que "tu peux toujours" que c'est une bonne idée

 
attention à la "micronumérosité" la régression ne fonctionne qu'à partir d'échantillons de ~trente données d'après mes profs ! (une histoire de multicollinéarité si je me souviens bien mais en réalité je ne sais pas trop ce que ça veut dire ça)

Fintech Londres :
- SAS / SQL
- R / python / SQL (prononcez "school" )
"knowhow of working/dealing with large noisy messy data sets"

Medtech Londres :
- statistica
- SPSS
"ability to write reports of statistical analysis for a non-technical readership"

Medtech Paris :
- SAS et/ou Stata indispensable, R ainsi qu’Excel et Access (+SQL/VB)
- Excellent maitrise de SAS (SAS Base, Macro, Stat et Graph)
"Rédaction de la partie statistique du protocole et du plan d’analyse statistique"

... par ailleurs, je vous suggère de fuir ce qui est de l'ordre du "datascience" - hors journalisme - : les amazon etc, c'est pas pr les A+

 
Je drap.
 
Sur ta regression ARIMA, tu fais les tests de diagnostic sur les résidus ? Genre ArchTest, Box-Jenkins voire t.test et jarque bera ? Histoire de savoir si c'est des BB ou pas et que tes prévisions sont valides ainsi que les IC.

je ne sais pas faire de test sur les résidus des arima, t'as une source ?

box-jenkins par les AIC (on cherche l'AIC le plus petit possible avec les p,d,q les plus réduits possibles aussi)

J'aurai pas de source sur Internet, on a vu ça en cours, j'ai un pdf si tu veux que tu pourrais lurker, en gros on nous faisait faire des tests de diagnostic sur les résidus pour justifier que ça soient des BB (bruits blancs) et donc que les inférences étaient valides.

avant de te lancer dans un AR il faut effectivement vérifier la stationnarité (KPSS/ADF/PhilippsPerron attention H0 testé n'est pas le même pour KPSS et les deux autres)
 
ensuite tu dois tester la blancheur des résidus avec une batterie de test (Bartlett/LjungBox Quenouille)
 
hétéro : white/BPG/ARCH (ARCH te donne le décalage max de ton hétéroscédasticité contrairement aux deux autres qui te disent juste si t'es hétéro ou non)
 
tu peux aussi tester l'indépendance : BDS (assez compliqué à comprendre) pour avoir un BB fort
 
et tu peux tester la linéarité de ton AR avec McLeod Li -> qui correspond à un test de Bartlett ou Quenouille sur tes résidus au carré
 
l'hypothèse de normalité avec Jarque Bera n'est pas nécéssaire
par contre si t'es pas gaussien tu peux mettre à la poubelle fisher et les ttest et les remplacer par des tests de Wald qui sont non paramétriques

 
Ouais c'est plus pour valider tes intervalles de confiance, ça reste toujours intéressant quand même mais c'est clairement pas nécessaire.

statisticiens du matin, salut à vous  

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si vous avez des infos sur des workshops irl (à Paris) ou internet pour inscrire une capacité dataviz sur un CiVi A+ je suis réellement intéressé (on le fait à plusieurs ?)
(Londres) https://www.theguardian.com/guardia [...] tal-course

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@H75&Destro : vous ne faites jamais de tests juste en mode graphique sur vos résidus ?!

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ajdh et demain : les tests de performance de ces trois modèles prédictifs (arima, var, mce) :
j'espère sortir une donnée chiffrée (et comparable ...)  capable de servir de justification à la sélection de tel ou tel modèle (arima, var, mce ?) plus qu'un autre (mais j'ai peu d'espoir).

 
A part sur des tests de type Dickey-Fueller pour savoir si je dois reste sur un DF classique ou un DF augmenté où je regarde l'ACF/PACF de mes résidus, non jamais passé par des graphiques.
 
La PACF des résidus au carré permet de détecter si y'a des effets ARCH, mais bon après je suis novice, j'ai pas tout vu à ce niveau-là.

Je rêve ou il y a une référence au théorème d'incomplétude de Gödel dans le premier post ? Quel est le putain de rapport avec les statistiques ?

j'aime bien ce théorème

j'ai écrit l'introduction de mon mémoire
plus que 9X pages  

si aussi
quand je peux je fais les deux
genre test de stationnarité tu peux balancer les tests et un graphique avec les racines inverses du polynome charactéristique dans le disque unité ca te fait un truc visuel

résidus pareil je mets les stats de Bartlett et LjungBox/Quenouille avec un graph avec l'intervalle de confiance

http://www.latribune.fr/economie/u [...] 89667.html

De la fascination du chiffre dans les cas Portugais, Irlandais et Grecs

"IEO déplore aussi le poids d'instances extérieures qui a conduit les jugements des équipes techniques du FMI à des pressions politiques"

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Petit Laïus d'intro :

L'économie est une science politisée. Par suite, les statistiques appliquées à l'économique le sont également. Par ailleurs, une fois en poste, vous pourrez vous rendre compte qu'une qu'une division d'une organisation de très haut niveau dans laquelle vous pouvez bosser peut elle-même, en interne, être soumise à des pressions politiques fortes.

Mais, si vous êtes statisticien, vous produisez des machins légendaires : des chiffres. Or, le chiffre exerce une fascination sur les esprits : car il donne une sorte de certitude aux décideurs.

"In god we trust, all others must bring data"

Ici c'est le cas d'une organisation dont la division "têtes d'ampoules", malgré leur ENSAE-itude ou MIT-itude, n'ont pas su résister et garder leur attitude ~ hypothetico-déductive ... parce que leurs déductions allaient à l'encontre de l'agenda du board.

C'est un peu l'histoire de Galilée : ses conclusions allaient à l'encontre d'un agenda politisé pré-écrit.

Alors je vous dit ça d'expérience, par ce que si un jour vous faites du haut niveau, vous allez forcément vous retrouver avec des résultats discordants avec la réalité. Un jour, vous allez poser les yeux sur un machin sur votre écran, vous allez déglutir, lever les yeux ... regarder les autres types de votre floor et vous allez vous sentir franchement, franchement seul.

Ça m'est arrivé, y'a forcément un type à qui s'est arrivé dans la division études du FMI, ça vous arrivera forcément.

Bref ... les statistiques, c'est la guerre alors accrochez vous à votre slip ... et bétonnez vos machins

C'est dur quand même d'aller voir tes supérieurs et de leur dire "bon j'ai pris un seuil de risque 5% donc j'ai 95% de chances de pas me tromper sur la réalité", dans des grandes instances comme ça où on joue plus au Cluedo mais on parle d'enjeux macroéconomiques importants, ça doit faire transpirer des fois.
 
Sinon quelqu'un a entendu parler de Shiny pour mettre en page du R ?
 
http://shiny.rstudio.com/
 
J'hésite à m'y mettre, ça a l'air plutôt cool et bien fait, j'ai vu que la Banque de France l'utilisait notamment (enfin chercher à s'y mettre je crois).

Ouais shiny je connais de vue, jamais utilisé mais ça fait des applications web avec du code R derrière pour faire de belles visualisations interactives.

C'est probablement à essayer si tu as besoin de ce genre de trucs.

En 2nde / 1ere ça s'appelle "intervalle de fluctuation", "intervalle de confiance" et "prise de décision". J'appelle ça les maths normandes : ça se termine toujours par du ptet ben que oui, ptet ben que non.
 
Ca donne des phrases pleines de négations et j'imagine la tête du directeur qui entend :  
 
"Monsieur le directeur, au seuil de 95 %, je ne peux pas affirmer que ce dé n'est pas truqué"
 

Votre job, c'est de corriger les erreurs de votre directeur. Mais c'est son job de monter dans l’ascenceur avec votre (!) dossier dans les paluches et de jeter la discorde dans le board avec. Sinon ...

... c'en sera fait de lui.

Alors, c'est pas hyper-sympa les stats ?  Vous croyiez que c'était que des chiffres hein ?!

Perso ça me fait penser à l'histoire de l'économiste et du verre à moitié vide à moitié plein, dans l'absolu 5% c'est pas grand chose mais ça reste 5% de chances de dire une grosse connerie.

Nos profs qui sont calés en statistiques nous ont dit qu'en pratique, bon je sais pas dans quel domaine professionnel particulier, les gens qui prennent des décisions et demandent ce genre de "tests" sont contents d'un seuil à 5%, au-dessus ils commencent à te remettre en cause.

@Darmstadtium: Bah ça peut toujours servir et ça a pas l'air très compliqué non plus, assez access-friendly, cette année je vais faire beaucoup de SAS mais j'ai pas envie de perdre vue R sur lequel j'ai commencé, et au niveau pro' c'est toujours un plus d'avoir ce genre de bagages.

@Dioscur: Olivier Blanchard En France on a quand même des cadors, il devrait être chez nous le FMI la vérité, on se planterait pas dans les modèles de prévisions sur les coeff budgétaires par exemple ... quoique.

Biologie.

biostats  

sinon je viens quand même de te dire que c'est lui qui a flingué la Grêce, le Portugal et l'Irlande parce qu'il a pas su résister aux politiciens hein

un universitaire n'aurait pas fait l'erreur de respecter le peuple dans ses errements  

Y a des gens chauds en programmation de log-vraisemblance sur Stata parmi vous camarades ?