Compléments de probabilités et statistique

  • Probabilités : v.a.r. mixtes, inverse généralisé, simulation, mesures de risque
  • Finance : évaluation du prix des options
  • Statistique : la régression linéaire

Méthodes statistiques

- introduction au logiciel de statistique R
- les estimateurs et leur qualité
- tests d'hypothèses
- régression linéaire
- ANOVA

Probabilités

- la notion de probabilités
- variables aléatoires réelles discrètes et continues
et si le temps le permet :
- vecteurs aléatoires
- théorèmes limites

Probabilités et statistique

Rappel sur les probabilités :
- la notion de probabilités
- variables aléatoires réelles discrètes et continues
- vecteurs aléatoires
Introduction à la statistique
- estimateurs
- intervalles de confiance
- divers tests d'hypothèses

Probabilités et statistique I

  • Les notions de base de la théorie des probabilités
  • Introduction à la théorie de la mesure et de l'intégration
  • Les variables aléatoires réelles

Probabilités et statistique II

  • Vecteurs aléatoires et vecteurs gaussiens
  • La loi forte des grands nombres et le théorème limite central
  • Introduction à la statistique

Probabilités et statistique III

Premier semestre : Martingales (en temps discret) ; Chaînes de Markov (en temps discret).

Deuxième semestre : Quelques thèmes avancés de la théorie des probabilités et statistique (à discuter avec les étudiants).