Statistique

Informations générales

• MU4MA015, 1er semestre, M1 du Master Mathématiques et Applications

• Cours : Arnaud Guyader (Partie 1), Anna Ben-Hamou (Partie 2)

• TD et TP : Charlotte Dion-Blanc (Partie 1), Antoine Godichon-Baggioni, Arnaud Guyader, Maxime Sangnier (Partie 2)

• Horaires et salles : voir le Planning du M1

• Plan du campus de Jussieu

• Moodle

Evaluation

• Personnes inscrites à distance : Note finale = Examen Terminal

• Personnes inscrites en présentiel : Note finale = max(ET, 0.25 CC1 + 0.25 CC2 + 0.5 ET)

Programme

• Modélisation statistique

• Estimation unidimensionnelle

• Modèle linéaire gaussien

• L'approche bayésienne

• Bayésien et théorie de la décision

• Convergence de lois a posteriori

• Simulation de lois a posteriori

Cours

• Polycopié Partie 1

• Polycopié Partie 2

TD

• TD1 : Outils probabilistes, Corrigé

• TD2 : Estimation, intervalles de confiance et tests, Corrigé

• TD3 : Quantités empiriques et méthode des moments, Corrigé

• TD4 : Maximum de vraisemblance, Corrigé

• TD5 : Comparaison et optimalité des estimateurs, Corrigé

• TD6 : Modèle linéaire gaussien, Corrigé

• TD7 : Approche bayésienne, Corrigé

• TD8 : Régions de crédibilité, Corrigé

• TD9 : Théorie de la décision, Corrigé

• TD10 : Tests bayésiens, Corrigé

• TD11 : Convergence de lois a posteriori

• TD12 : Simulation de lois a posteriori

TP

• Installation d'Anaconda

• Rappels Python

• TP1 : Théorèmes asymptotiques, Corrigé

• TP2 : Estimation et tests, Corrigé

• TP3 : Simulation Monte-Carlo et échantillonnage, Corrigé

• TP4 : Modèle bayésien, Corrigé

• TP5 : Méthodes MCMC

CC + Examen

• CC1, Corrigé

Annales

• 2023-2024 : CC1, Corrigé, CC2, Corrigé

• 2022-2023 : CC1, Corrigé, CC2, Corrigé