v2.11.0 (5679)

Enseignement scientifique & technique - SD-TSIA205 : Advanced Statistics/Statistique avancée (Option Apprentissage statistique)

Domaine > Mathématiques.

Descriptif

Cours en anglais

Dans de nombreuses situations, les données dont disposent le statisticien présentent une complexité telle qu’'elles échappent, au moins en première analyse, à toute modélisation paramétrique. Ce cours a pour objectif de présenter des techniques statistiques moins rigides,  ainsi que les questions théoriques inhérentes à leur mise en œoeuvre : la contrepartie de la flexibilité accrue des approches non-paramétriques résidant dans le risque de « sur-ajuster » le modèle aux données.
À travers des exemples, on abordera le point de vue «minimax» pour l’'estimation non-paramétrique, le compromis « biais/variance » en fonction de la « complexité » du modèle et on introduira le paradigme de l’'apprentissage statistique, la « minimisation du risque empirique ».

24 heures en présentiel (16 blocs ou créneaux)
réparties en:
  • Contrôle de connaissance : 3
  • Travaux Dirigés : 9
  • Travaux Pratiques : 3
  • Leçon : 9

38.5 heures de travail personnel estimé pour l’étudiant.

Diplôme(s) concerné(s)

Parcours de rattachement

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur

SD204 Modèles linéaires, régularisation

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade européen

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
  • Crédit d'UE électives acquis : 2.5

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Pour les étudiants du diplôme Programme de mobilité des établissements français partenaires

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Pour les étudiants du diplôme Echange international non diplomant

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Programme détaillé

 

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