R - Inférence bayésienne

L’inférence bayésienne est une alternative à la méthode conventionnelle de modélisation statistique, apportant des avantages multiples, notamment la spécification de connaissance a priori dans le calcul. A l’issue de cette formation, les participants ont l’intuition philosophique de l’inférence bayésienne, connaissent ses avantages par rapport aux méthodes conventionnelles et sont capables de construire des modèles statistiques et de les exploiter par les méthodes de calcul bayésien.

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Début

20 février 2019

Fin

22 février 2019

Lieu

Paris   View map

Categories

Langage R

Formation R – Inférence bayésienne

OBJECTIFS

L’inférence bayésienne est une alternative à la méthode conventionnelle de modélisation statistique, apportant des avantages multiples, notamment la spécification de connaissance a priori dans le calcul. A l’issue de cette formation, les participants ont l’intuition philosophique de l’inférence bayésienne, connaissent ses avantages par rapport aux méthodes conventionnelles et sont capables de construire des modèles statistiques et de les exploiter par les méthodes de calcul bayésien.

INFORMATIONS SESSIONS

Public

Toute personne souhaitant se perfectionner au langage de programmation R.

Pré-requis

Ce stage s’adresse à toute personne ayant suivi le ou les stages R – Initiation , R – Intermédiaire ou atteint par la pratique un niveau équivalent.

Méthode

Alternance d’exposés, de manipulations et d’exercices pratiques.

Durée : 3 jours (21 heures)

Référence  : F-R-12

Inter

Intra grandes villes – Nous consulter

Prochaines sessions :

Lieu
Début
Fin
Paris
20/02/2019
23/02/2019
Paris11/09/201913/02/2019

Frais d’inscription*

1 inscrit
2 inscrits
3 inscrits
1500€ HT
1350€ HT
1200€ HT

*Inter-entreprises : Prix unitaire par stagiaire(s) inscrit(s)

PROGRAMME

Introduction

  • L’inférence bayésienne par un exemple simple
  • Qu’est-ce que la modélisation statistique ?

Approche conventionnelle vs approche bayésienne

  • Quelques limites de l’approche conventionnelle (fréquentiste) de la modélisation résolues par l’approche bayésienne.

Inférence bayésienne : fonctionnement

  • Au coeur de l’inférence bayésienne : le théorème de Bayes
  • Du théorème de Bayes au modèle statistique

Méthodes de calcul souvent mises en oeuvre : Markov Chain Monte Carlo ou MCMC

Formaliser sa connaissance a priori

Présentation de R et Stan

Stan : syntaxe

Applications (modulable selon les besoins des participants)

  • Un modèle simple : la distribution normale
  • Modèle linéaire simple
  • Modèle linéaire généralisé
  • Facteur de Bayes
  • Modèles hiérarchiques

Présentation d’une liste de ressources pédagogiques complémentaires

NOUS CONTACTER

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Contactez-nous au +33 (0) 1 72 92 05 58
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