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Une voie, plusieurs choix
Informatique et Mathématiques appliquées
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Advanced inferential statistics - 4MMSIA6

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  • Number of hours

    • Lectures : 16.5
    • Tutorials : 16.5
    • Laboratory works : -
    • Projects : -
    • Internship : -
    • Written tests : -
    ECTS : 3.0
  • Officials : Olivier GAUDOIN

Goals

This course presents the mathematical theory of statistical inference. It deepens and completes the Statistical Principles and Methods course.

Content

1. Concepts of statistical inference. Statistical model. Likelihood. Sufficiency.
2. Optimal parametric estimation. Minimum variance unbiased estimation. Fisher Information.
3. Maximum likelihood estimation. Likelihood ratio tests.
4. Nonparametric estimation. Order and rank statistics.
5. Extreme values statistics.
6. Functional estimation.
7. Goodness-of-fit tests.

Prerequisites

Probability Theory and Applications, Statistical Principles and Methods (first year).

Tests

Written exam (3 hours, documents allowed) (E).

N1 = E1
N2 = E2

Calendar

The course exists in the following branches:

  • Curriculum - Math. Modelling, Image & Simulation - Semester 8
  • Curriculum - Financial Engineering - Semester 8
see the course schedule for 2020-2021

Additional Information

Course ID : 4MMSIA6
Course language(s): FR

The course is attached to the following structures:

You can find this course among all other courses.

Bibliography

Polycopié de cours.
P. EMBRECHTS, C. KLÜPPELBERG, T. MIKOSCH : Modelling extremal events, Springer, 1997.
D. FOURDRINIER : Statistique inférentielle, Dunod, 2002.
A. MONFORT : Cours de Statistique Mathématique, Economica, 1997.
J.A. RICE : Mathematical Statistics and Data Analysis, Duxbury Press, 2006.
G. SAPORTA : Probabilités, analyse des données et statistique, Technip, 2011.
J. SHAO : Mathematical Statistics, Springer, 2003.
P. TASSI : Méthodes statistiques, Economica, 2004.

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Date of update January 15, 2017

Université Grenoble Alpes