R - Inférence bayésienne (F-R-12)

    

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.


Public - Pré-requis - Méthode
Public : Toute personne souhaitant s’initier à l’inférence bayésienne pour répondre à des questions spécifiques.
Pré-requis : Des connaissances de base en statistique et en programmation R sont requises pour cette formation.
Méthode : Cette formation privilégie une approche centrée sur l’intuition plutôt que sur des formules mathématiques complexes. Elle est illustrée avec de nombreux exemples et d’exercices en autonomie. Une série de scripts est fournie par le formateur et peut être adaptée par les participants à leurs propres problématiques à la suite de la formation.
Durée : 21 heures
Prochaine(s) session(s) : Nous consulter
Frais d'inscription :
- Inter-entreprises : Prix unitaire par stagiaire(s) inscrit(s)
1 inscrit2 inscrits 3 inscrits et +
1500€ HT1350€ HT1200€ HT
- Intra-entreprise : Nous consulter
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


Pour plus de renseignements, contactez :

- Tél : +33 (0) 1 72 92 05 58