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Modèles et Algo Stoch

Objectifs

A la fin de ce module, l'étudiant devra avoir compris et pourra expliquer (principaux concepts) certains problèmes probabilistes et statistiques d'intérêt pour les applications qui ont peu ou pas été abordés précédemment dans la formation. On s'intéressera dans ce cours aux thématiques suivantes :
· Modèles partiellement observés et problématiques associées : Chaînes de Markov cachées, filtrage, Algorithme EM, SEM,...
· Algorithmes d'approximation stochastique et applications (Quantification optimale, Réduction de variance,...)
· Recuit simulé et Algorithmes de Hastings-Metropolis
· Algorithmes génétiques
· Modèles de transmission de gènes et d'arbres généalogiques (Modèle de Wright-Fisher, Modèle de Moran et processus de Coalescence)
. Modèles d'Urnes et Applications (Urne d'Ehrenfest,...)

Pré-requis

Probabilités et statistiques
Compléments de probabilités

Evaluation

L'évaluation des acquis d'apprentissage est réalisée en continue tout le long du semestre. En fonction des enseignements, elle peut prendre différentes formes : examen écrit, oral, compte-rendu, rapport écrit, évaluation par les pairs...