Théorie de l'information : définitions de base, notions d'entropie, information mutuelle et propre; arbres probabilisés, longueurs et préfixes, inégalité de Kraft, théorème de Shannon; encodage, capacité. Statistique bayésienne : application du théorème de Bayes aux problèmes d'inférence statistique. Calcul bayésien : méthodes Monte Carlo par chaîne de Markov, modélisation hiérarchique et modélisation graphique. Régression paramétrique : classement des différents types de modèles de régression, régression multiple, multi-colinéarité, méthodes
itératives de construction de modèles, régression logistique. Régression non paramétrique :
noyau, locale, additive, splines.
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- Enseignant (éditeur) : Anne Martin
- Enseignant (éditeur) : Paul Mathivon
- Enseignant (éditeur) : Auguste Paoli