Statistique non paramétrique

 
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  Prochaine session
28 et 29 novembre 2017
Objectifs

Comprendre la logique de la statistique non paramétrique et mettre en œuvre des tests et des méthodes d’estimation non paramétriques.


Prérequis

Connaissances de base en statistique inférentielle (formation Statistique 3)


Contenu

La statistique paramétrique est le cadre standard de la statistique. Les modèles statistiques sont alors décrits par un nombre fini de paramètres. En statistique non paramétrique, aucune hypothèse n’est faite a priori sur la loi sous-jacente.

Nous pouvons par exemple faire un test statistique sans spécifier de loi a priori sur la ou les variable(s) utilisée(s). Il en est de même si on veut examiner une liaison entre variables sans hypothèse sur les lois de celles-ci. Les copules modélisent la dépendance. Le bootstrap permet d’évaluer la sensibilité de ces estimateurs par rééchantillonnage.

Nous finirons par une brève description de l’estimation non paramétrique pour grands échantillons.

Tests non paramétriques :

Petits échantillons, lois non gaussiennes

Mesures de liaisons non paramétriques

Bootstrap et applications :

Estimation ponctuelle et calcul d’intervalles de confiances sur petits échantillons

Estimation non paramétrique :

Histogramme, méthodes à noyau


Modalités pédagogiques

Afin de mobiliser les participants, de multiplier les échanges et de faciliter l’assimilation des connaissances, cette formation alterne exposés théoriques et applications pratiques / cas concrets / travaux sur ordinateur.