Statistique Bayésienne

  • Cours (CM) -
  • Cours intégrés (CI) 26h
  • Travaux dirigés (TD) -
  • Travaux pratiques (TP) -
  • Travail étudiant (TE) -

Langue de l'enseignement : Français

Niveau de l'enseignement : B2-Avancé - Utilisateur indépendant

Description du contenu de l'enseignement

Principes généraux ; Choix de la loi a priori, lois a priori non informative ; Procédures bayésiennes d'estimation et de test ; Introduction aux méthodes MCMC : algorithmes de Hasting-Metropolis et de Gibbs. Applications.

Compétences à acquérir

L'étudiant devra connaître les procédures et algorithmes standards en bayésien.

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UFR de Mathématique et Informatique

7 RUE RENE DESCARTES
67084 STRASBOURG
0368850123

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MASTER - Mathématiques et applications