Formation qualifiante : Initiation aux statistiques bayésiennes

Comprendre la construction de modèle par assemblage hiérarchique de modules conditionnellement liés dans 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.

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Formulaire d'inscription

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
– Délivrance d’une attestation de formation

Compétences visées à l’issue de la formation

  • Mettre en œuvre une modélisation bayésienne adéquate face à un problème concret.
  • Mesurer l’impact de la loi a priori sur les résultats à postériori.
  • Prendre en compte les notions de risques, coûts et leurs implications dans la théorie de la décision.
  • Comprendre, décrire, interpréter une modélisation bayésienne pour rédiger un article scientifique.

Pour quelles missions ?

Les missions occupées en lien avec la formation sont :

  • Tout utilisateur de traitements de données désireux de s’assurer de la pertinence des méthodes qu’il emploie : calcul de risque, prise de décision
  • Recherche scientifique : médicale, sciences humaines, physique chimie biologie

Organisation pédagogique

Durée : 21 heures sur 3 journées consécutives

Dates : 5, 6, 7 avril 2023

Coût de la formation : 600€

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).

Modalités d'évaluation

– Réalisation d’exercices en autonomie
– Questionnaire final de validation des acquis

Contacts

Responsable pédagogique
Julien Bousquet
julien.bousquet@u-bordeaux.fr
 
Modalités de candidature et constitution du dossier :
Service FCA
Monique THOMAS
fca-formations-courtes@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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