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Modèles de régression
Titulaire(s) du cours
Davy PAINDAVEINE (Coordonnateur)Crédits ECTS
5
Langue(s) d'enseignement
français
Contenu du cours
2. Régression non paramétrique (estimation de densité à noyau, estimation de Nadaraya-Watson, estimation par polynômes locaux, estimation par plus proches voisins, estimation par splines)
Objectifs (et/ou acquis d'apprentissages spécifiques)
A l’issue de cette unité d’enseignement, un étudiant sera capable
- d’expliquer l’intérêt des modèles de régression
- de conduire une analyse de régression adaptée à la situation considérée
- d'appréhender les différences fondamentales entre estimation paramétrique et non paramétrique
Méthodes d'enseignement et activités d'apprentissages
Pour la partie 1: cours magistral
Pour la partie 2: classe inversée (en ce compris séances d'exercices) sur la base d'un syllabus détaillé
Contribution au profil d'enseignement
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S'approprier les concepts fondamentaux en probabilités et en statistique, théoriques ou appliquées.
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Acquérir des notions avancées dans certains domaines des probabilités ou de la statistique.
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Etre capable de modéliser des données réelles et de les analyser par les méthodes statistiques classiques.
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Choisir de façon adéquate l’analyse statistique qui convient au problème considéré.
Références, bibliographie et lectures recommandées
Ravishanker, N., et D. K. Dey (2001). A first course in linear model theory, Chapman & Hall.
Dobson, A. J. (2001). An introduction to generalized linear models, Chapman & Hall.
Gyorfi, L., Kohler, M., Krzyzak, A., et Walk, H. (2002). A distribution-free theory of nonparametric regression, Springer Verlag.
Support(s) de cours
- Université virtuelle
- Syllabus
Autres renseignements
Contacts
Davy Paindaveine
<Davy.Paindaveine@ulb.be>
Campus
Plaine
Evaluation
Méthode(s) d'évaluation
- Examen écrit
Examen écrit
L'examen sera écrit et unique. Il est organisé en mai/juin dans le cadre de la première session, puis en août/septembre dans le cadre de la seconde session. A côté des traditionnelles questions ouvertes, on trouvera également des questions fermées (QCM et/ou vrai-faux). Les questions peuvent porter sur la théorie (y compris les démonstrations) et les exercices.
Construction de la note (en ce compris, la pondération des notes partielles)
La note finale est unique et indivisible.
Langue(s) d'évaluation
- français