Catalogue des formations

Diplômes intégrant cet élément pédagogique :

• Master Mathématiques et informatique appliquées aux sciences humaines et sociales (MIASHS)
• Master Mathématiques et applications

Descriptif

L’objectif principal du cours est de présenter les  principales méthodes d’estimation non-paramétriques. En particulier le cours développera les problèmes d’estimation non paramétrique de la fonction de répartition, de la fonction quantile, de la fonction de survie. Nous verrons également le problème d’estimation de la densité. et de l’estimation d’une  fonction de régression en particulier par la méthode des noyaux et de projection. Cela nous donnera l’occasion de mettre l’accent sur le compromis biais/variance au travers du problème du choix d’une fenêtre optimale par validation croisée.

Pré-requis recommandés

Cours de probabilités, de statistique inférentielle et de régression de niveau M1 SSD.

Compétences visées

• Maîtriser l’utilisation des différentes méthodes d’estimation non paramétriques.
• Mettre en oeuvre une technique d’estimation non paramétrique en utilisant le logiciel R.

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Bibliographie

• Larry Wasseman.  All of Nonparametric Statistics. Springer 2006

Informations complémentaires

Méthode d'enseignement : En présence
Lieu(x) : Grenoble
Langue(s) : Français