Descriptif ED1516-SU2 Eléments de statistique
Ligne 2 : Ligne 2 :
- surement 5 matinées (9h30-12h30) et 5 après-midis (14h-17h) au laboratoire [http://www.apc.univ-paris7.fr/APC_CS/laboratoire/adresse-acces/acces APC].
- surement 5 matinées (9h30-12h30) et 5 après-midis (14h-17h) au laboratoire [http://www.apc.univ-paris7.fr/APC_CS/laboratoire/adresse-acces/acces APC].
-
Thèmes abordés:
+
Thèmes abordés (english version below):
   
   
* Lois de probabilité
* Lois de probabilité
Ligne 12 : Ligne 12 :
Des exemples concrets seront traités, avec des applications informatiques.
Des exemples concrets seront traités, avec des applications informatiques.
 +
 +
These lectures will provide an introduction to the basic topics of probability and statistics for data analysis:
 +
 +
- The concept of probability and the most common probability laws (binomial, Poisson, exponential, Gaussian...)
 +
- Parameter estimation: the method of moments, the Maximum Likelihood method, the chi-square estimator
 +
- Confidence intervals
 +
- Test of hypotheses: simple hypotheses, goodness of fit
 +
- The Bayes rule, the Bayesian approach to parameter estimation,
 +
  and Monte-Carlo Markov chains
 +
 +
Several practical examples will be presented and hands-on tutorial sessions will be proposed.
- le cours est donné en anglais
- le cours est donné en anglais

Version du 27 septembre 2016 à 13:55

- durée total des cours : 30 h
- surement 5 matinées (9h30-12h30) et 5 après-midis (14h-17h) au laboratoire APC.

Thèmes abordés (english version below):

Des exemples concrets seront traités, avec des applications informatiques.

These lectures will provide an introduction to the basic topics of probability and statistics for data analysis:

- The concept of probability and the most common probability laws (binomial, Poisson, exponential, Gaussian...) - Parameter estimation: the method of moments, the Maximum Likelihood method, the chi-square estimator - Confidence intervals - Test of hypotheses: simple hypotheses, goodness of fit - The Bayes rule, the Bayesian approach to parameter estimation,

 and Monte-Carlo Markov chains

Several practical examples will be presented and hands-on tutorial sessions will be proposed.

- le cours est donné en anglais