Statistical modelling

Description

Objectifs

At the end of this module, the student will have understood and be able to explain (main concepts):

-The principle of nonparametric statistical tests for goodness-of-fit, independence, comparison of two populations
-The characteristics of a linear model and a generalized linear model, and their use for statistical modelling

At the end of this module, the student should be able to:

-Choose a test procedure suited to a given problem
-Build nonparametric test procedures to compare two populations
-Build goodness-of-fit tests for a single distribution or a family of distributions
-Choose a linear model or a generalized linear model suited to a given problem
-Estimate the parameters in a linear model and a generalized linear model
-Use statistical tests to validate or invalidate hypotheses on these linear models and generalized linear models.
-Implement a variable selection strategy
-Perform a complete statistical analysis on a real data set using a linear model or a generalized linear model

Pré-requis

Probability: random variables, usual probability laws, expectation, variance, cumulative distribution function, limit theorems, Gaussian vectors, ¿
Inference statistics: moment estimators, maximum likelihood estimators, confidence interval for the mean / the variance for a Gaussian / non-Gaussian sample.
Basics of R software

Évaluation

L’évaluation des acquis d’apprentissage est réalisée en continu 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…

En bref

Crédits ECTS : 3.0

Nombre d’heures : 76.0

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