Statistique non-paramétrique (M1 Math 20-21)

M1 mathématiques appliquées, Université Paris Dauphine -PSL, 2020-21

Responsable: Gabriel TURINICI

Contenu

  • 1 Introduction et rappels
  • 2 Estimation de la fonction de répartition
  • 3 Tests robustes
  • 4 Estimation de densités par estimateurs à noyau
  • 5 Régression non paramétrique  
      Bibliographie: poly distribué

Documents de support de cours, autres documents

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Supports de cours
poly 2020/21,
(dernière mise à jour 6 mai 2021).
Poly annoténotes manuscrites
Cours 1 : sections 1.1-1.2
« Motivation »
vidéo Youtube
Cours 1: section 1.3
« Inégalités »
vidéo Youtube
Cours 1, section 1.4
« Thm. de convergence classique »
vidéo Youtube
Cours 2 :section 1.5
« Rappels espérance conditionnelle »
vidéo Youtube
Cours 2 section 1.6
« Rappel variables symétriques »
vidéo Youtube
Cours 2 section 1.7.1
« Rappels sur les tests paramétriques (1) »
vidéo Youtube


A PARTIR d’ici version ancienne 2019/20

Notes du cours :  poly annoté cours 1et 2 , cours 3 , cours 3,4  notes manuscrites

corrigé ex 2018: regarder l’exo 3 qui démontre le fait que la convergence des cdf en tout point de continuité est pareil que celle de l’inverse généralisée.

Vidéos des séances de cours pendant confinement printemps 2020: Vidéo youtube sur le test du signe; Vidéo Youtube: test de Wilcoxon, Vidéo Youtube: propriétés des rangs.; Test de Mann-Whitney partie 1/2;    Test de Mann-Whitney partie 2/2, Estimation de densité partie 1/1, Estimation de densité par estimateurs à noyau, vidéo régression non paramétrique, vidéos: régression non paramétrique par polynomes locaux et régression: validation croisée et phénomène d’overfit,