Libellé du cours : | Introduction à l'estimation statistique |
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Département d'enseignement : | MIN / Mathématiques - Informatique |
Responsable d'enseignement : | Monsieur AUGUSTIN MOUZE |
Langue d'enseignement : | |
Ects potentiels : | 0 |
Grille des résultats : | Grade de A+ à R |
Code et libellé (hp) : | SMD_SDI_IES - Intro à l'estimation statistiq |
Equipe pédagogique
Enseignants : Monsieur AUGUSTIN MOUZE / Monsieur LOUIS FILSTROFF / Monsieur PHILIPPE VANHEEGHE
Intervenants extérieurs (entreprise, recherche, enseignement secondaire) : divers enseignants vacataires
Résumé
L'objectif du cours consiste à fournir les notions fondamentales en statistique inférentielle. Dans un premier temps, nous abordons la notion d'estimateur et ses propriétés principales : biais, variance, erreur quadratique moyenne, convergence, efficacité. Nous présentons ensuite les méthodes classiques d'estimation, et en particulier l'estimation par maximum de vraisemblance. L'algorithme EM est aussi étudié. Enfin, nous concluons par une ouverture sur la statistique bayésienne.
Objectifs pédagogiques
* Mettre en oeuvre des méthodes d'estimation classiques telles que le maximum de vraisemblance * Évaluer la qualité d'un estimateur au travers de ses différentes propriétés * Comprendre les enjeux liés à la statistique bayésienne
Objectifs de développement durable
Modalités de contrôle de connaissance
Contrôle Continu
Commentaires: - Travaux pratiques (35%)
- Examen terminal (65%)
Ressources en ligne
Pédagogie
Séquencement / modalités d'apprentissage
Nombre d'heures en CM (Cours Magistraux) : | 12 |
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Nombre d'heures en TD (Travaux Dirigés) : | 8 |
Nombre d'heures en TP (Travaux Pratiques) : | 0 |
Nombre d'heures en Séminaire : | 0 |
Nombre d'heures en Demi-séminaire : | 0 |
Nombre d'heures élèves en TEA (Travail En Autonomie) : | 0 |
Nombre d'heures élèves en TNE (Travail Non Encadré) : | 0 |
Nombre d'heures en CB (Contrôle Bloqué) : | 0 |
Nombre d'heures élèves en PER (Travail PERsonnel) : | 0 |
Nombre d'heures en Heures Projets : | 0 |