Durée
30h Th, 10h Pr, 20h TD
Nombre de crédits
Enseignant
Langue(s) de l'unité d'enseignement
Langue française
Organisation et évaluation
Enseignement au premier quadrimestre, examen en janvier
Horaire
Unités d'enseignement prérequises et corequises
Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme
Contenus de l'unité d'enseignement
Le cours développe les thèmes suivants:
- Rangs et quantiles;
- Tests non paramétriques univariés;
- Estimation non paramétrique des fonctions de densité;
- Régression non paramétrique et régression quantile;
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement
Au terme du cours, les étudiants seront capables d'exploiter à bon escient des techniques non paramétriques dans le contexte de l'inférence, la modélisation et l'estimation de densité. Ils seront en mesure de construire et interpréter des modèles de régression en dimension finie ou infinie.
Savoirs et compétences prérequis
Statistique inférentielle et théorie des probabilités.
Le cours combine une approche pratique avec un approfondissement des aspects théoriques. Il est d'intérêt essentiellement pour des mathématiciens.
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement
Le cours se décompose en des séances ex-cathedra développant la théorie et des séances de discussion des résultats à des travaix pratiques réalisés par les étudiants à domicile. Pour ces travaux pratiques, l'utilisation du logiciel R sera obligatoire (et intensive).
Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride)
Cours donné exclusivement en présentiel
Supports de cours, lectures obligatoires ou recommandées
Plate-forme(s) utilisée(s) pour les supports de cours :
- eCampus
Informations complémentaires:
Des notes de cours partielles sont disponibles. Les transparents utilisés au cours seront mis en ligne sur eCampus.
Quelques références:
- D. Bosq (1996). Nonparametric statistics for stochastic processes. Springer-Verlag.
- E.L. Lehmann (1999). Elements of large sample theory. Springer Texts in Statistics. Springer-Verlag.
- A. B. Tsybakov (2004). Introduction à l'estimation non-paramétrique. Springer-Verlag, Berlin, 2004.
- L. Wasserman (2006). All of nonparametric statistics. Springer Texts in Statistics. Springer-Verlag.
Modalités d'évaluation et critères
Examen(s) en session
Toutes sessions confondues
- En présentiel
évaluation écrite ( questions ouvertes ) ET évaluation orale
Informations complémentaires:
Examen écrit pendant la session pour des exercices (à réaliser à la main ou à l'aide du logiciel).
Examen oral de théorie
Stage(s)
Remarques organisationnelles et modifications principales apportées au cours
Le cours n'est organisé qu'un an sur deux, lors des années "paires". Il est donc prévu en 2024-2025 mais ne sera pas organisé en 2025-2026
Contacts
Gentiane Haesbroeck