Modélisation 2

ECTS

3.0

Présentation

Cet enseignement fait suite  à l'UE Modélisation 1 et se consacre aux principes de la statistique inférentielle. On aborde les principales méthodes d’estimation : méthode des moments et maximum de vraisemblance. Les principes des tests paramétriques sont introduits, illustrés par différents exemples d’utilisation. Ces méthodes sont ensuite mises en œuvre dans le cadre du modèle linéaire gaussien.

Objectifs

Le principal objectif de cet enseignement est de maîtriser les concepts et principes de la statistique inférentielle liée aux échantillons. 

Organisation

Liste des matières
Liste obligatoire

Volume horaire

CM25
TD25

Compétences visées

A l'issue de ce cours l'étudiant aura les connaissances de base  nécessaire pour aborder un problème statistique concret. Il saura mettre en œuvre les méthodes numériques classiques.

Diplômes intégrant cette UE

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