SMSBU30
UE Computational statistics
Unité d'enseignement (UE) de 3 crédits
En
UE enseignée en Anglais
DESCRIPTION
ORGANISATION
FORMATIONS
Contenu
Simulation de variables aléatoires, de vecteurs gaussiens
Méthode de Monte-Carlo
Échantillonnage préférentiel
Bootstrap
Algorithme de Gibbs pour la statistique bayésienne
Compétences à acquérir
Simuler des données suivant un modèle statistique
Utiliser une méthode de Monte-Carlo pour évaluer le risque d’un estimateur ou la puissance d’un test
Utiliser une méthode de Monte-Carlo pour approcher une espérance, une intégrale multiple, une fonctionnelle d’une loi donnée
Évaluer l’erreur d’inférence avec un intervalle bootstrap
Programmer un algorithme de Gibbs bivarié ciblant une loi a posteriori
Langue(s) d'enseignement
Anglais
Volume des enseignements
Cours magistraux: 12 heures
Travaux pratiques: 12 heures
Volume total: 24 heures
Codes APOGÉE
SMSBU30C [ELP]
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