Inférence, évaluation et sélection de modèles
UE-EIG.00120

Enseignant(s): Donzé Laurent
Cursus: Master
Type d'enseignement: Cours
ECTS: 4.5
Langue(s) du cours: Français
Semestre(s): SA-2020

Le cours est une introduction à l'inférence, l’évaluation et la sélection de modèles : 

  1. Inférence classique pour modèles linéaires et non linéaires (Tests de Wald ; tests basés sur la vraisemblance)
  2. Évaluation et sélection de modèles (Biais, variance et complexité ; critères de sélection ; validation croisée)
  3. Méthodes de rééchantillonnage (Introduction au bootstrap ; tests et intervalles de confiance ; modèle de régression linéaire)
  4. Algorithme EM.

Les concepts théoriques et les méthodes sont illustrés par des applications pratiques. Le logiciel utilisé est R.


Objectifs

Le cours fait partie de l’offre de cours Master en statistique appliquée. Celle-ci est constituée de quatre cours semestriels de 4.5 ECTS (1 par semestre), sur deux ans :

  1. Thèmes choisis de statistique multivariée
  2. Introduction à la statistique bayésienne
  3. Inférence, évaluation et sélection de modèles
  4. Méthodes de classification

Les cours forment une unité, mais ils peuvent être choisis indépendamment les uns des autres. D’intérêt général, les quatre cours donnent une bonne vue d’ensemble des problèmes et méthodes actuelles de la statistique appliquée et de la science des données. Les cours sont appuyés par un serveur de calepins Jupyter. 

Il n’y a pas de public cible privilégié́. Bien que d’abord destinés aux étudiant-e-s de la Faculté des SES, les cours sont ouverts à d’autres Facultés ou Universités. 

L’étudiant-e acquière non seulement des connaissances théoriques, mais est formé-e à l’application des méthodes vues au cours. 


Documentation

Un script avec une liste de livres de référence accompagne le cours. L'étudiant-e trouvera également sur la plate-forme moodle du cours d'autres ressources.