Formation qualifiante : Initiation aux statistiques bayésiennes

Comprendre la construction de modèle par assemblage hiérarchique de modules conditionnellement liés sous l’approche bayésienne.
Réaliser une inférence bayésienne, notamment par des méthodes de simulation de type Monte Carlo, et si besoin par des algorithmes Monte Carlo par chaînes de Markov. En faire le scientific reporting.
Présenter l’articulation entre la théorie de la décision statistique et l’analyse bayésienne des données.

Fiche d’identité

– Libellé règlementaire : Initiation statistiques bayésiennes
– Type de certification : Formation qualifiante
– Modalités pédagogiques : présentiel
– Localisation de la formation : IUT de Bordeaux, site de Périgueux
– Publics cibles : universitaires (doctorants, ingénieurs de recherche, ingénieurs d’études, enseignants chercheurs), industriels confrontés à des problèmes d’analyse statistique classique
– Formation non éligible au Compte personnel de formation (CPF)

Compétences visées à l’issue de la formation

Pour quelles missions ?

Les missions occupées en lien avec la formation sont :

Organisation pédagogique

Durée : 14 heures sur 2 journées consécutives

Dates : 14 et 15 décembre 2022

Coût de la formation : 400€ (non éligible au CPF)

7 heures par jour

Programme

– Présentation des données, des méthodes d’analyses
– Définition des modèles
– Mettre en œuvre différents Gibs Sampler
– Appliquer les méthodes à des problématiques de recherche fournies par les participants
– Spécifier les modèles adaptés et les exploiter
– Analyser des résultats

Pré-requis demandés

Bonne connaissance du formalisme des probabilités et de l’inférence statistique (formation De l’échantillon à la population, estimation et tests).

Connaissance succincte du logiciel R (formation R initiation).

Contacts

Julien Bousquet
Responsable pédagogique
julien.bousquet@u-bordeaux.fr

Modalités de candidature et constitution du dossier :
Service FCA
fca@iut.u-bordeaux.fr
05 56 84 58 84
 

Testimonials

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Ronald Neely
Designer
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Paras Shah
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