Cours

Le cours accéléré de statistique reprendra les principes de base de la statistique inférentielle: estimateur, tests, intervalle de confiance dans les cas classiques d'inférence paramétrique. Il s'attachera à expliquer le choix des procédures.
Il abordera la théorie de l'estimation par maximum de vraisemblance, puis celle de l'estimation par moindres carrés en prenant l'exemple du modèle linéaire.
Il introduira enfin le principe de la statistique bayésienne.

séances de 3h -

Documents

DESCRIPTION	DOCUMENTS
Séance 1: Théorie de l'estimation Séance 2: - Exercises - Théorie des tests Séance 3: - Exercice récapitulatif - Test de comparaison de deux moyennes (TRV, Wald) - Intervalle de confiance	Transparents C1 exercices , corrigé exercices EMV , corrigé Transparents C2
Séance 4: Modèle linéaire	Transparents C3 Exercice , corrigé
Séance 5: Statistique Bayésienne	Transparents C4 qqs lois bien utiles

Le logiciel R

Vous pouvez faire une installation sur votre ordinateur personnel:

Le logiciel est téléchargeable sur le site du projet R: https://www.r-project.org/. Cliquer sur CRAN, puis choisir un "miroir" en France.
Une fois R installé, il est conseillé d'utiliser l'interface Rstudio: https://rstudio.com/products/rstudio/
Il est possible d'utiliser directement un notebook sur internet https://jupyter.org/try sans installer le logiciel en local
un fichier récapitulatif des commandes de base: carteref

Un TP d'introduction:
IntroR.pdf
IntroR-debut.R
corrigé TP

Bibliographie

un poly
Statistique en action, V. Rivoirard et G. Stolz (Vuibert 2009)
Introduction au calcul des probabilités et à la statistique, J.-F. Delmas (Les Presses de l'ENSTA 2010)
Statistiques générales pour utilisateurs, J. Pagès (PUR 2005)
Régression: Théorie et Applications, P.-A. Cornillon et E. Matzner-Lober (Springer 2007)
Le modèle linéaire par l'exemple, J.-M. Azaïs et J.-M. Bardet (Dunod 2005)
Statistiques avec R, P.-A. Cornillon et autres (PUR 2008)