Modèles bayesiens (+ Chaines de Markov) : Fiche UE : Offre de formation

Nombre de crédits de l'UE : 3
Code APOGEE : PL8029MM

Responsabilité de l'UE :

DELCOURTE SARAH

sarah.delcourteuniv-lyon1.fr

04.72.43.11.86

Type d'enseignement

Nb heures *

Cours Magistraux (CM)

24 h

Travaux Dirigés (TD)

9 h

Travaux Pratiques (TP)

12 h

Durée de projet en autonomie (PRJ)

3 h

Activité tuteurée personnelle (étudiant)

6 h

Activité tuteurée encadrée (enseignant)

3 h

Heures de Tutorat étudiant

3 h

* Ces horaires sont donnés à titre indicatif.

Pré-requis :

Cursus Mathématiques niveau L2 validé + acquis correspondant à l'enseignement de probabilités et simulation aléatoire du Semestre 5, dont conditionnement aléatoire; systèmes différentiels.

Compétences attestées (transversales, spécifiques) :

- modélisation et étude de phénomènes aléatoires ; Mise en pratique de cette modélisation sur différents exemples en fiabilité, file d’attente, génétique, économie...

Programme de l'UE / Thématiques abordées :

Loi a priori/a posteriori, choix du prior, régions de crédibilité, estimation ponctuelle, théorie de la décision, utilisation d'algorithmes (ABC, Metropolis-Hastings, ...)

Modélisation de phénomènes aléatoires
Chaînes de Markov sur un espace d'états fini ou non : état stable, comportement asymptotique, théorèmes ergodiques, fonction de coût
Files d'attente de type M/M/1, M/M/k et M/M/k/N : conditions de stabilité, étude du comportement asymptotique

Parcours / Spécialité / Filière / Option utilisant cette UE :

DI. mention : Mathématiques appliquées : Mathématiques appliquées

Date de la dernière mise-à-jour : 20/02/2024