Statistical inference in semiparametric models

lstat2400  2018-2019  Louvain-la-Neuve

Statistical inference in semiparametric models
3 crédits
15.0 h
Q2
Enseignants
Pircalabelu Eugen;
Langue
d'enseignement
Anglais
Préalables
LSTAT2120 Linear models & LSTAT2040 Analyse statistique I
Thèmes abordés
The course focuses on high-dimensional settings and on techniques to that
allow parameter estimation for high-dimensional models in statistics.
Acquis
d'apprentissage

A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de :

1

A. Eu égard au référentiel AA du programme de master en statistique, orientation générale, cette activité contribue au développement et à l'acquisition des AA suivants, de manière prioritaire : 1.4, 1.5, 2.4, 4.3, 6.1, 6.2.

B. By the end of this class, the student will be able to understand the basic
concepts of penalized estimation and will be able to apply these concepts to
perform estimation/inference for high-dimensional models in statistics.
 

La contribution de cette UE au développement et à la maîtrise des compétences et acquis du (des) programme(s) est accessible à la fin de cette fiche, dans la partie « Programmes/formations proposant cette unité d’enseignement (UE) ».
Contenu
The course outline is as follows:
  • Challenges concerning high-dimensional models
  • Regularized methods in high-dimensional statistics
  • Parameter estimation
  • Tuning parameter selection
  • Feature selection
  • Graphical modeling
  • High-dimensional inference
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
The evaluation of the students is project-based.
Autres infos
The course material consists of slides made available to the students.
Bibliographie
  • Hastie, T., Tibshirani, R. and Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical
    Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer.
  • Bühlmann, P., van de Geer, S. (2011). Statistics for High-Dimensional Data.
    Springer.
  • Hastie, T., Tibshirani, R. and Wainwright, M. (2015 ).Statistical Learning
    with Sparsity: The Lasso and Generalizations. Chapman and
    Hall/CRC.
Faculté ou entité
en charge
LSBA


Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)

Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
Master [120] en statistique, orientation générale
STAT2M
3