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Créneau
| Prolong
Sem 3/Sem 5 Ve 13 h - 15 h 45
Sem 5 Ve 13 h - 15 h 45 |
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Enseignant responsable
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Julien REYGNER
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Equipe enseignante
| Julien REYGNER, Guillaume PERRIN, Vincent CHABRIDON, Loucas PILLAUD-VIVIEN |
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Objectifs du module
| - Maîtriser les bases mathématiques et la mise en application des principales méthodes de statistique mathématique employées dans tous les domaines de l'ingénierie (industrie et services). - Acquérir les notions fondamentales théoriques nécessaires pour suivre un cursus de sciences des données. |
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Programme du module
| - Cadre mathématique de l'inférence statistique, modèles d'échantillonnage et de régressions - Estimation paramétrique, intervalles de confiance, principe du maximum de vraisemblance - Introduction à l'estimation bayésienne - Tests d'hypothèses dans les cadres paramétrique et non-paramétriques |
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Modalités
| Le cours est dispensé en 12 séances de petites classes, dont deux séances de classes inversées. Il est complété par un examen sur table. Des exercices obligatoires sont à préparer chaque semaine, ils contiennent nécessairement une partie d'implémentation informatique à réaliser en R ou Python. |
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Contrôle des connaissances - Règles de validation du module
| Règles de validation du module : La note de module tient compte de l'examen final, des exposés de classe inversée et du contrôle continu. |
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Adresse du site du module
| educnet.enpc.fr/course/view.php?id=595 |
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Documents pédagogiques - Bibliographie
| Bibliographie Un polycopié est distribué au début du module |
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Effectif maximal
| Effectif illimité |
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Département de rattachement
| Département Ingénierie Mathématique et Informatique |
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Nombre de crédits ECTS
| 3 crédits ECTS |
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Mise à jour
| 01 Septembre 2024 |
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Code
| STAT |