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Statistiques bayésiennes

Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 15_612471
Organisme responsable : Data Value (ouvre dans un nouvel onglet)

Nouvelle recherche

Présentation de la formation

Objectifs

Acquérir la connaissance méthodologique et pratique de l'inférence bayésienne et ainsi être autonome dans l'utilisation des divers modèles.

Programme de la formation

L'inférence classique dite « fréquentielle » nécessite en général un grand nombre de données pour être performante. L'inférence bayésienne, quant à elle, permet l'utilisation rationnelle de toutes informations disponibles a priori sur le phénomène étudié (études antérieures, analyses similaires, connaissances d'experts,) et de les combiner avec l'information apportée par les données. Ainsi il est possible d'analyser de façon très efficace de petits volumes de…

L'inférence classique dite « fréquentielle » nécessite en général un grand nombre de données pour être performante. L'inférence bayésienne, quant à elle, permet l'utilisation rationnelle de toutes informations disponibles a priori sur le phénomène étudié (études antérieures, analyses similaires, connaissances d'experts,) et de les combiner avec l'information apportée par les données. Ainsi il est possible d'analyser de façon très efficace de petits volumes de données.

- Introduction
  • Principes de l'inférence bayésienne
  • Le théorème de Bayes en détail (Illustration : le test PCR COVID)

- La logique bayésienne
  • Différences et complémentarités avec l'approche « fréquentiste »
  • Les probabilités a priori et a posteriori
  • La vraisemblance (likelihood)

- Les lois de probabilité utilisées en modélisation bayésienne

- Un premier exemple simple d'inférence bayésienne : estimation d'une proportion (calcul « à la main »). Illustration : les sondages d'intention de vote

- Le calcul des posteriors avec la méthode Metropolis Hastings
  • MCMC : Markow Chains Monte Carlo
  • Exemple simple avec calcul détaillé

- Implémentation dans R
  • Le package JAGS
  • Le package WinBugs
  • Application sur un exemple simple : estimation d'une moyenne et d'un écart type :
    • Apport de l'inférence bayésienne par rapport à la logique « fréquentiste »
    • Mise en œuvre détaillée dans R (JAGS et WinBugs)
    • Examen des résultats
    • Règles d'Interprétation

- Conception de modèles complexes dans l'inférence bayésienne :
  • Exposé sur les modèles linéaires
  • Exposé sur les modèles linéaires généralisés
    • L'inférence classique dite « fréquentielle » nécessite en général un grand nombre de données pour être performante. L'inférence bayésienne, quant à elle, permet l'utilisation rationnelle de toutes informations disponibles a priori sur le phénomène étudié (études antérieures, analyses similaires, connaissances d'experts,) et de les combiner avec l'information apportée par les données. Ainsi il est possible d'analyser de façon très efficace de petits volumes de données.

- Applications concrètes dans R avec nombreux exemples de traitement
  • Test de student pour la comparaison de deux moyennes (variances égales ou non)
  • ANOVA un facteur, ANOVA deux facteurs
  • Régression linéaire simple et multiple
  • Modèle linéaire généralisé, ANCOVA
  • Modèles linéaires à effets mixtes
  • Modèle linéaire

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Niveau de sortie

Sans niveau spécifique

Durée, rythme, financement

Durée

En centre

21 h

Financement

Conventionnement
Oui
Financeur
  • Autre

    Programme : Autre financement (AIF, entreprise , individuel…)

Conditions d'accès

Public visé

  • Tout public

Niveau d'entrée

Sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis

Pour suivre ce stage dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir suivi en amont les formations<a href="https://www.datavalue.fr/formation-statistique-descriptive-exploratoire" target="_blank" rel="">Statistique descriptive (exploratoire) : savoir décrire des observations,<a href="https://www.datavalue.fr/formation-statistique-decisionnelle-inferentielle" target="_blank" rel="">Statistique décisionnelle (inférentielle) : savoir décider au vu des observationset<a href="https://www.datavalue.fr/formation-regression-lineaire-logistique-analyse-variance" target="_blank" rel="">Régression linéaire, logistique et analyse de la varianceou d'avoir atteint par la pratique un niveau équivalent\n\nProcédure d'admission: \nUn formulaire d'auto-évaluation proposé en amont de la formation nous permettra d'évaluer votre niveau et de recueillir vos attentes. Ce même formulaire soumis en aval de la formation fournira une appréciation de votre progression.

Lieu de réalisation de l'action

Modalités d'enseignement

Formation entièrement en présentielle

Adresse

41 rue de la Découverte
CS 37623
31676 Labège

Responsable : Data Value

Périodes prévisibles de déroulement des sessions

Début

Fin

Adresse d'inscription
41 rue de la Découverte
31676 Labège
État du recrutement
Ouvert
Modalités
Entrées / Sorties à dates fixes