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STT-7140 Statistique bayésienne

Introduction à la philosophie d'estimation bayésienne : loi a priori, vraisemblance, loi a posteriori. Particularité des lois a priori. Inférence : estimation ponctuelle, intervalle de crédibilité. Famille exponentielle et lois a priori conjuguées. Modèles hiérarchiques. Méthodes de calcul des lois a posteriori : échantillonneur de Gibbs et autres algorithmes de simulation. Application à des problèmes précis, tels que le traitement de données manquantes et les modèles linéaires et non linéaires de régression mixtes. Apprentissage d'un logiciel approprié tel Winbugs.

  • 4 Crédits

  • Cycles du cours

    • Deuxième cycle
    • Troisième cycle
  • Modes d'enseignement

    • Régulier

Responsables

  • Faculté des sciences et de génie
  • Département de mathématiques et de statistique

Restrictions à l'inscription

Cycle d'études

Doit être inscrit à:

  • Deuxième cycle
  • Troisième cycle

Certaines sections de cours peuvent comporter des restrictions additionnelles.

Cours équivalents ou jumelés ULaval

Les cours équivalents sont des activités de même cycle dont le contenu est identique ou très semblable. La réussite de l'un entraîne la reconnaissance de l'autre. Si, à l’une des sessions indiquées, vous avez réussi un cours équivalent, vous n’avez pas à vous inscrire au cours présenté sur cette page. Le cours équivalent vous sera reconnu.

Les cours jumelés sont des activités de cycles différents. Si vous avez suivi un cours de 1er cycle de niveau 4000, vous ne pouvez pas suivre le cours correspondant de niveau 6000 ou 7000 si vous poursuivez des études au 2e ou au 3e cycle et vous ne pouvez pas demander à la direction de votre programme de le reconnaître.

Cette page constitue la description officielle de cette activité. L'Université Laval se réserve le droit de modifier l'activité sans préavis. Tous les horaires indiqués sont sujets à changement.

Répartition hebdomadaire

  • 4h Cours
  • 0h Laboratoire ou travaux pratiques
  • 8h Travail personnel
  • 12h Total

Horaire

Pour vous inscrire, accédez à monPortail.

Hiver 2019 – 1 section offerte

NRC 19221 Capacité maximale: 22 étudiants

Hiver 2017 – 1 section offerte

NRC 22899 Capacité maximale: 22 étudiants