- Cours (CM) 20h
- Cours intégrés (CI) -
- Travaux dirigés (TD) 34h
- Travaux pratiques (TP) -
- Travail étudiant (TE) -
Langue de l'enseignement : Français
Niveau de l'enseignement : B2-Avancé - Utilisateur indépendant
Description du contenu de l'enseignement
-Rappels sur les variables aléatoires discrètes ;
-Variables aléatoires continues : densité, fonction de répartition, moments, vecteurs aléatoires, changement de variables, indépendance, fonction caractéristique ;
-Théorèmes fondamentaux en probabilité : convergence en probabilité, convergence en moyenne d’ordre p, convergence presque sûre, loi faible/forte des grands nombres, théorème central limite ;
-Convergence en loi ;
-Exhaustivité, Modèle dominé : statistiques exhaustives, minimales, libres, complètes ;
-Estimation ponctuelle : méthode d’estimation, qualité d’un estimateur, propriétés ;
-Vecteurs gaussiens ;
-Espérance conditionnelle ;
-Régression linéaire.
-Variables aléatoires continues : densité, fonction de répartition, moments, vecteurs aléatoires, changement de variables, indépendance, fonction caractéristique ;
-Théorèmes fondamentaux en probabilité : convergence en probabilité, convergence en moyenne d’ordre p, convergence presque sûre, loi faible/forte des grands nombres, théorème central limite ;
-Convergence en loi ;
-Exhaustivité, Modèle dominé : statistiques exhaustives, minimales, libres, complètes ;
-Estimation ponctuelle : méthode d’estimation, qualité d’un estimateur, propriétés ;
-Vecteurs gaussiens ;
-Espérance conditionnelle ;
-Régression linéaire.
Compétences à acquérir
Comprendre les enjeux autour de l’estimation ponctuelle. Etre à même d’utiliser la théorie des probabilités comme outil de calcul. Savoir manipuler le concept d’espérance conditionnelle, notamment dans le cas gaussien.
Pré-requis obligatoires
Le cours de L2 Probabilités et statistique, dont le descriptif est :
- Dénombrement (combinatoire) ;
- Probabilité conditionnelle (formule de Bayes) ;
- Lois discrètes (lois usuelles, fonction génératrice, moments) ;
- Statistique (statistique descriptive).
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- Dénombrement (combinatoire) ;
- Probabilité conditionnelle (formule de Bayes) ;
- Lois discrètes (lois usuelles, fonction génératrice, moments) ;
- Statistique (statistique descriptive).
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Pré-requis recommandés
Les cours de Statistique : Etudes de cas et d’Intégration et probabilités du Semestre 5.
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UFR de mathématique et d'informatique
7, rue René Descartes67084 STRASBOURG CEDEX
0368850200
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