Connaissances du cours
Ce cours introductif à la statistique inférentielle nécessite la maitrise des principaux concepts de théorie des probabilités, et permet aux étudiants de mettre en application cette théorie pour résoudre des problèmes concrets. A travers ce cours, l’étudiant apprendra à poser un cadre théorique cohérent avec une observation statistique, en estimer les paramètres avec plus ou moins d’incertitude, et conclure à une prise de décision à l’aide d’un test statistique.
Compétences
Les compétences développées dans le cadre de ce cours sont aussi bien théoriques que pratiques. L’estimation par maximum de vraisemblance est abordée en profondeur, et sa mise en œuvre est stimulée par une série de travaux pratiques (en Python, ou R, ou les deux) permettant d’illustrer le comportement de la méthode. En sortie de cours, l’étudiant saura :
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Poser un cadre théorique statistique cohérent avec l’observation,
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Estimer les paramètres induits par le modèle statistique choisi,
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Proposer un intervalle de confiance pour l’estimation des paramètres,
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Poser un test d’hypothèses qui réponde à une décision pratique,
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Mettre en œuvre l’ensemble de cette mécanique statistique afin de prendre une décision.