Statistique des processus
Objectifs
Processus Stochastiques – Inférence paramétrique
Processus de Renouvellement
Processus de Poisson – Points de rupture
Chaîne de Markov – Etats absorbants – Modèle de Markov Caché
Processus de Markov à sauts – Modèles phylogénétiques
Files d’attente (uniquement pour « Génie Statistique »)
Aperçu des chaines de Markov inhomogène (uniquement pour « Génie Statistique »)
Plan
Définir les processus stochastiques suivants chaîne de Markov, processus de Poisson, processus de Markov à sauts)
Effectuer des calculs de base pour les processus de Poisson et les chaînes de Markov, y compris les modèles de files d’attente simples.
Décrire des modèles statistiques faisant intervenir des processus stochastiques
Développer les méthodes d’inférence fréquentistes ou bayésiennes dérivées des modèles de processus stochastiques.
Prérequis
Probabilité, statistique inférentielle, SAS, R (1A)
Chaîne de Markov, Calcul Bayésien, Martingales, Méthodes de rééchantillonnage (2A))