• ECTS

    4,5 crédits

  • Composante

    Sciences économiques, gestion, mathématiques et informatique

  • Volume horaire

    30h

  • Période de l'année

    Enseignement huitième semestre

Description

Ce cours présente les différences entre l’approche bayésienne et l’approche classique des statistiques. On y étudie le calcul d’un estimateur bayésien, si besoin par des méthodes de simulation de type Monte Carlo par chaînes de Markov.

Compétences attendues :

  • Comprendre l’intérêt de l’approche bayésienne
  • Savoir choisir des lois a priori, lois informatives, lois non informatives, lois conjuguées
  • Savoir mettre en oeuvre les méthodes, par exemple sur Python
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Objectifs

Le cours forme les étudiants aux bases de l'analyse Bayésienne et à sa mise en oeuvre sur des cas pratiques.

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Évaluation

Contrôle continu comprenant, d'une part, la restitution d'un travail sur projet par rapport écrit et, d'autre part, une soutenance orale.

Prise en compte de la situation sanitaire : se référer à la disposition générale figurant en préambule des fiches de cours du présent document

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Heures d'enseignement

  • Statistique et analyse BaysienneCM12h
  • Statistique et analyse BaysienneTD18h