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Multivariate and high-dimensional statistics
Titulaire(s) du cours
Thomas VERDEBOUT (Coordonnateur)Crédits ECTS
5
Langue(s) d'enseignement
anglais
Contenu du cours
In the first part of the course we review some basic statistical concepts in point estimation and hypothesis testing. Then we properly define the multivariate Gaussian distribution and present some classical Multivariate Methods of inference for this model including the Hotelling test and the sphericity test. Then we discuss the general linear model and present some classical multivariate methods such as Principal Component Analysis and Discriminant analysis. The last part of the course is dedicated to the extension of these various methods to the high-dimensional situations where the number of observed variables may be as big or bigger than the number of observations.
Objectifs (et/ou acquis d'apprentissages spécifiques)
Méthodes d'enseignement et activités d'apprentissages
Mainly based on oral presentations with slides. We also propose a group project related to the last part of the course.
Contribution au profil d'enseignement
1) Constituer, développer et entretenir des connaissances dans différentsdomaines de statistique et d’informatique2) Résoudre des problèmes en acteur scientifique3) Concevoir et mettre en oeuvre de manière autonome des projets de recherchescientifique4) Communiquer dans un langage adapté au contexte et au public5) Se développer, dans un souci du respect des questions éthiques liées à sondomaine d’expertise
Références, bibliographie et lectures recommandées
1) Theory of Multivariate Statistics, Bilodeau and Brenner, 1999, Springer 2) Statistics for High-dimensional data, Buhlmann and van de Geer, 2011, Springer
Support(s) de cours
- Podcast
Autres renseignements
Contacts
Thomas Verdebout (thomas.verdebout@ulb.be)
Campus
Plaine
Evaluation
Méthode(s) d'évaluation
- Examen écrit
- Projet
- Autre
Examen écrit
Projet
Autre
A research work provided by groups of students on recent developments in high-dimensional statistics and a written exam in January.
Construction de la note (en ce compris, la pondération des notes partielles)
30% Group works 70% Written exam
Langue(s) d'évaluation
- anglais