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Arqus
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  • Domaine : Masters du domaine SCIENCES, TECHNOLOGIES, SANTE
  • Diplôme : Master
  • Mention : Santé publique
  • Parcours : M2 Biostatistics, Bioinformatics, Biomathematics for Health
  • Unité d'enseignement : Statistiques bayésiennes et applications
Nombre de crédits de l'UE : 3
Code APOGEE : BIO2224M
UE Libre pour ce parcours
UE valable pour le semestre 1 de ce parcours
    Responsabilité de l'UE :
GUEGUEN LAURENT
 laurent.gueguenuniv-lyon1.fr
04.72.44.62.98
SUBTIL FABIEN
 fabien.subtiluniv-lyon1.fr
    Type d'enseignement
Nb heures *
Cours Magistraux (CM)
14 h
Travaux Dirigés (TD)
16 h
Travaux Pratiques (TP)
0 h
Durée de projet en autonomie de l'étudiant (PRJ)
0 h
Durée du stage
0 h
Effectifs Cours magistraux (CM)
210 étudiants
Travaux dirigés (TD)
35 étudiants
Travaux pratiques (TP)
18 étudiants

* Ces horaires sont donnés à titre indicatif.

    Pré-requis :
Solides bases en statistiques et en programmation R (lois de probabilités de base, appel de fonctions, boucles for, manipulation de vecteurs, matrices et data.frame).
    Compétences attestées (transversales, spécifiques) :
Non rédigé
    Programme de l'UE / Thématiques abordées :

Objectif :

Initier les étudiants à l’inférence bayésienne, ainsi qu’aux outils techniques nécessaires à son implémentation. A l’issue de ce module, l’étudiant sera capable de comprendre et d’expliciter les différences entre l’inférence bayésienne et l’inférence fréquentiste, ainsi que les forces et limites de chacune, d'interpréter l’estimation des paramètres d’un modèle dans un cadre bayésien et de valider ce modèle.

Programme :

Théorie de l’inférence bayésienne :

  • Principe de l’inférence bayésienne
  • Méthode de l’inférence bayésienne : solution explicite, algorithmes MCMC (Metropolis-Hastings et Gibbs sampling)
  • Choix des lois à priori
  • Estimation des paramètres d’un modèle
  • Validation et comparaison de modèles

Chacune des parties sera illustrée par des applications concrètes.

Mise en œuvre avec les outils de type « BUGS » :

  • Formalisation d’un modèle sous la forme d’un graphe acrylique dirigé
  • Introduction aux outils de type « BUGS » 
  • Prise en main du logiciel JAGS à partir d’exemples simples
    Liste des autres Parcours / Spécialité / Filière / Option utilisant cette UE :
Date de la dernière mise-à-jour : 27/05/2021
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