| Libellé du cours : | Statistics 2 |
|---|---|
| Département d'enseignement : | EEA / Electronique Electrotechnique Automatique |
| Responsable d'enseignement : | Monsieur PIERRE-ANTOINE THOUVENIN / Monsieur PIERRE CHAINAIS |
| Langue d'enseignement : | |
| Ects potentiels : | 0 |
| Grille des résultats : | |
| Code et libellé (hp) : | MR_DS_S2_ST2 - Statistics 2 |
Equipe pédagogique
Enseignants : Monsieur PIERRE-ANTOINE THOUVENIN / Monsieur PIERRE CHAINAIS
Intervenants extérieurs (entreprise, recherche, enseignement secondaire) : divers enseignants vacataires
Résumé
• Estimators: bias, variance. Consistency, bias-variance decomposition. • Likelihood and maximum likelihood estimators. Exponential families. • Fisher information, Cramer-Rao bound lower bound on the variance of an unbiased estimator. • Asymptotic normality, Delta-method. • Asymptotic properties of the maximum likelihood estimators and associated tests • Likelihood-ratio tests, Uniformly more powerful tests • Mixture models, EM algorithm. All methods will be illustrated in practical sessions using Python.
Objectifs pédagogiques
After successfully taking this course, a student should be able to: • master the techniques of mathematical statistics.
Objectifs de développement durable
Modalités de contrôle de connaissance
Contrôle Continu
Commentaires: Final Exam, grading scale: (min) 0 – 20 (max)
Labs, grading scale: (min) 0 – 20 (max)
The final grade is the average of the exam and the labs grades. Passing grade is 10/20.
Ressources en ligne
1. Larry Wasserman, All of Statistics, A concise course in statistical inference.Springer, 2003. 2. A.Van der Vaart, Asymptotic Statistics. Cambridge University Press, 1998. 3. Vincent Rivoirard and Gilles Stoltz, Statistique en Action. Vuibert, 2009.
Pédagogie
24 hours, 6 lectures, 4 exercise sessions, 2 labs
Séquencement / modalités d'apprentissage
| Nombre d'heures en CM (Cours Magistraux) : | 12 |
|---|---|
| Nombre d'heures en TD (Travaux Dirigés) : | 12 |
| 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 |
Pré-requis
Probability 1. Statistics 1.