Modélisation statistique appliquée

Description

Ce cours propose des rappels et un approfondissement de méthodes statistiques utiles à l'étude de tous types de données, et en particulier actuarielles.
Chapitre 1 : Estimation et intervalles de confiance classiques
Chapitre 2 : Statistiques bayésiennes et intervalles de confiance associés
Chapitre 3 : Bootstrap et intervalles de confiance associés
Chapitre 4 : Tests statistiques
Chapitre 5 : Un exemple de modèle plus riche: le modèle de mélange et l'algorithme EM

Les cours, énoncés et corrigés de TD sont rendus disponibles au cours du semestre via Moodle.

Informations complémentaires

Responsable de l'enseignement:

Etienne BIRMELE est professeur en mathématiques appliquées à l’Université de Strasbourg. Ses recherches portent sur le développement d'algorithmes statistiques pour divers types d'applications, principalement liées à la biologie et à la médecine (https://irma.math.unistra.fr/~birmele/)

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