Eléments de statistique bayésienne [ LSTAT2130 ]
4.0 crédits ECTS
15.0 h + 5.0 h
2q
| Enseignant(s) |
Lambert Philippe ;
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Langue
d'enseignement: |
Français
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| Lieu de l'activité |
Louvain-la-Neuve
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| Thèmes abordés |
- Le modèle bayesien: principes généraux.
- La fonction de vraisemblance et spécification a priori.
- Modèles à un paramètre: choix de la distribution a priori, calcul de la distribution a posteriori, résumer la distribution a posteriori.
- Modèles multiparamètres: choix des distributions a priori et calcul des distributions a posteriori, paramètres de nuisance. Cas des modèles multinomial et gaussien multivarié.
- Inférence en grand échantillon et relation avec l'inférence fréquentiste.
- Méthodes de calcul en analyse bayesienne.
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Acquis
d'apprentissage |
Au terme du cours l'étudiant aura acquis les principes et les techniques de base de la statistique bayesienne, et sera capable de les utiliser et de mettre en évidence leurs avantages et inconvénients dans des problèmes simples.
La contribution de cette UE au développement et à la maîtrise des
compétences et acquis du (des) programme(s) est accessible à la fin de
cette fiche, dans la partie « Programmes/formations proposant
cette unité d’enseignement (UE) ».
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| Contenu |
- Le modèle bayesien: principes généraux.
- La fonction de vraisemblance et spécification a priori.
- Modèles à un paramètre: choix de la distribution a priori, calcul de la distribution a posteriori, résumer la distribution a posteriori.
- Modèles multiparamètres: choix des distributions a priori et calcul des distributions a posteriori, paramètres de nuisance. Cas des modèles multinomial et gaussien multivarié.
- Inférence en grand échantillon et relation avec l'inférence fréquentiste.
- Méthodes de calcul en analyse bayesienne.
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| Autres infos |
Ouvrages de référence
Gelman, A., Carlin, J.B., Stern, H.S. and Rubin, D.B. (2003,2nd edition) Bayesian Data Analysis. Chapman and Hall.
Spiegelhalter, D.J., Thomas, A. and Best, N.G. (1999) WinBUGS User Manual. MRC Biostatistics Unit.
Bolstad, W.M.(2004) Introduction to Bayesian Statistics. Wiley.
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Faculté ou entité
en charge |
> LSBA
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| Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE) |
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Sigle |
Crédits |
Prérequis |
Acquis
d'apprentissage |
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Certificat universitaire en statistique
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STAT9CE
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4 |
-
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Master [120] en statistiques, orientation biostatistique
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BSTA2M
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4 |
-
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Master [120] en statistiques, orientation générale
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STAT2M
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4 |
-
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Master [120] : ingénieur civil en mathématiques appliquées
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MAP2M
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3 |
-
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Master [120] en sciences biomédicales
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SBIM2M
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4 |
-
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Master [120] en sciences économiques, orientation générale
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ECON2M
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5 |
-
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Master [120] en ingénieur de gestion
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INGE2M
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5 |
-
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|
Master [120] en sciences mathématiques
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MATH2M
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4 |
-
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Mineure en statistique
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LSTAT100I
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4 |
-
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Approfondissement en sciences mathématiques
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LMATH100P
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4 |
-
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Certificat d'université : Statistique (15/30 crédits)
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STAT2FC
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4 |
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