2. Diplômes
3. Diplôme ingénieur ISIMA (statut étudiant)
4. 2ème année
5. Semestre 8
6. f4
7. statistique
8. Statistiques

Statistiques

Objectifs

Le cours couvre les méthodes d'inférence statistique. Il explique comment estimer les paramètres d'une distribution, comment interpréter le degré de signicativité (p-value)
et comment effectuer des tests d'hypothèses statistiques.

Plan du cours

1. Echantillonage (rappels)
2. Estimation (estimateurs par la méthode des moments, maximum de vraisemblance, de Bayes et propriétés des estimateurs)
3. Tests d'hypothèse (adéquation, paramétrique, échantillon, ANOVA)
4. Etude de cas (le diagramme des différences critiques)

Description des TP

A remplir

Connaissances requises

probabilités et lois usuelles

RSE (Responsabilité Sociale et Environnementale)

Bibliographie

1. Gilbert Saporta, Probabilités, analyse des données et statistique . Editions Technip, 2011.
2. Janez Demsar, Statistical Comparisons of Classiers over Multiple Data Sets , Journal of Machine Learning Research, vol 7, pp 1-30, 2006.