v1.14.0 (790)

Cours scientifique - MAE71 : Module Electif - Méthodes de simulation statistiques_S2

Domaine > Probabilités et Statistiques, Mathématiques et leurs applications.

Descriptif

Les méthodes de simulation statistiques sont des outils performants pour analyser et résoudre des modèles mathématiques, en particulier lorsque des solutions sont inaccessibles d'un point de vue analytique. L'enseignement présentera les méthodes de ré-echantillonage bootstrap, leurs fondements théoriques ainsi que leur mise-en-pratique à travers l'étude de cas avec le logiciel R. L'accent sera mis sur les applications du bootstrap à l'inférence statistique et sur l'étude de méthodes d'agrégation basées sur le bootstrap.

Ré-échantillonage bootstrap: principe et mise-en-oeuvre. Estimation du biais et de la loi d'un estimateur, construction d'intervalles de confiance et de tests.

Apprentissage statistique par agrégation d'arbres de décisions : bagging, forêts aléatoires, boosting.

Le cours est illustré par des TDs informatiques.

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'Ingénieur de l'Ecole nationale supérieure de techniques avancées

MAP-STA1

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade européen

Pour les étudiants du diplôme Master 1 Mathématiques et Applications - site Orsay

Le rattrapage est autorisé

    Pour les étudiants du diplôme Master 1 Mathématiques et Applications - site Palaiseau

    Le rattrapage est autorisé

      Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'Ingénieur de l'Ecole nationale supérieure de techniques avancées

      Vos modalités d'acquisition : Examen

      Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes écrêté à une note seuil)
      • le rattrapage est obligatoire si :
        Note initiale < 6
      • le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
        6 ≤ note initiale < 10
      L'UE est acquise si Note finale >= 10
      • Crédits ECTS acquis : 1.5 ECTS
      • Scientifique acquis : 1.5

      Le coefficient de l'UE est : 1.5

      La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

      L'UE est évaluée par les étudiants.

      Programme détaillé

      1. Introduction au bootstrap
      2. Arbres de décision
      3. Bagging
      4. Forêts aléatoires
      5. Sélection d'estimateurs par validation croisée

      Mots clés

      simulation statistique, bootstrap
      Veuillez patienter