Introduction to Bayesian statistics

lstat2130  2021-2022  Louvain-la-Neuve

Introduction to Bayesian statistics
4 crédits
15.0 h + 5.0 h
Q2
Enseignants
Langue
d'enseignement
Anglais
Thèmes abordés
- Le modèle bayesien: principes généraux. - La fonction de vraisemblance et spécification a priori. - Modèles à un paramètre: choix de la distribution a priori, calcul de la distribution a posteriori, résumer la distribution a posteriori. - Modèles multiparamètres: choix des distributions a priori et calcul des distributions a posteriori, paramètres de nuisance. Cas des modèles multinomial et gaussien multivarié. - Inférence en grand échantillon et relation avec l'inférence fréquentiste. - Méthodes de calcul en analyse bayesienne.
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 : 1.1, 1.3, 1.4, 2.2, 2.3, 2.5, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 4.1, 4.2, 6.3

Eu égard au référentiel AA du programme de master en statistique, orientation biostatistique, cette activité contribue au développement et à l'acquisition des AA suivants, de manière prioritaire : 1.1, 1.3, 1.4, 2.2, 2.3, 2.5, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 4.1, 4.2, 4.3, 4.5, 6.3
B. Au terme du cours l'étudiant aura acquis les principes et les techniques de base de la statistique bayesienne, et sera capable de les utiliser et de mettre en évidence leurs avantages et inconvénients dans des problèmes simples.
 
Contenu
Ce cours propose une introduction à la statistique bayesienne.
Après avoir précisé la notion de probabilité subjective, les principes de base de l'inférence bayesienne sont exposés avec l'estimation d'une proportion. Ces mêmes principes sont ensuite mis en oeuvre pour comparer des proportions et des taux. L'estimation de la moyenne (variance) d'une distribution normale lorsque la variance (moyenne) est connue est également envisagée.
Après une présentation du principe du maximum d'entropie, le paradigme bayesien est utilisé pour faire de l'inférence dans des modèles multi-paramètres. Les notions de distributions marginales et conditionnelles a posteriori, de région de crédibilité et de distribution prédictive sont définies. Une première illustration de l'utilité des ces concepts est apportée avec l'estimation conjointe de la moyenne et de la variance d'une distribution normale. Le problème de la comparaison des moyennes de deux distributions normales de variance(s) connue(s) ou inconnue(s) est ensuite abordé. La simulation d'un échantillon aléatoire de la distribution conjointe a posteriori est la piste suivie lorsque les variances ne peuvent pas être supposées identiques. Les modèles de régression multiple et d'analyse de la variance à un critère sont également étudiés dans un cadre bayesien.
La production d'échantillons aléatoires à partir d'une distribution a posteriori est une étape essentielle en inférence bayesienne lorsque les modèles impliqués sont complexes. Les algorithmes fondamentaux utilisés à cette fin sont présentés et illustrés.
Méthodes d'enseignement
Le cours comprend des exposés magistraux, complétés par des podcasts mis à disposition des étudiants sur Moodle, et des séances d'exercices. Il se donne sur base hebdomadaire et se répartit sur 11 semaines dès le début du 2e quadrimestre.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
L'évaluation de ce cours combinera un examen écrit (sur 15 points) et un travail (sur 5 points). Ce travail prendra la forme d'un rapport écrit remis par chaque étudiant avant la fin du 2e quadrimestre, sans possibilité de le représenter en 2e session. Cependant, la note obtenue pour ce travail interviendra de manière identique durant les 2 sessions pour le calcul de la note finale.
Autres infos
Prérequis: il est supposé que les étudiants disposent d'une formation de base en théorie des probabilités, en inférence statistique et à l'utilisation du logiciel R.
Ressources
en ligne
Transparents et podcasts sont à disposition des étudiants sur Moodle
Bibliographie
Gelman, A., Carlin, J.B., Stern, H.S., Dunson, D.B., Vehtari, A. and Rubin, D.B. (2013,3nd edition) Bayesian Data Analysis. Chapman and Hall - CRC Press.
Bolstad, W.M. and J.M. Curran (2016) Introduction to Bayesian Statistics. Wiley.
Faculté ou entité
en charge


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

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

Master [120] : ingénieur civil en science des données

Master [120] en sciences mathématiques

Master [120] en science des données, orientation technologies de l'information

Master [120] en statistique, orientation biostatistiques

Master [120] : ingénieur civil biomédical

Approfondissement en statistique et sciences des données

Master [120] en sciences économiques, orientation générale

Certificat d'université : Statistique et sciences des données (15/30 crédits)

Master [120] : ingénieur civil en mathématiques appliquées

Master [120] en science des données, orientation statistique