A notion of depth for curve data - jds2017sfdsassofr
Mots-cl es Courbes non-param etr ees, profondeur des donn ees, statistique non-param e-trique, imagerie c er ebrale, apprentissage supervis e Abstract Following the seminal idea of John W Tukey (1975), statistical data depth is a function that determines centrality of an arbitrary point w r t a data cloud or a probability measure
Introduction à l’Analyse de Variance (ANOVA)
• Test statistique impliqué • Conditions de validité • Comparaisons multiples par paires • Test de Kruskal-Wallis : un équivalent non-paramétrique de l’ANOVAà 1 facteur • ANOVA à 2 facteurs + interaction • Annexes : statistique de Welch et modèles mixtes Toutes les données de ce webinar ont été inventées sauf mention
Exercices et problèmes de statistique et probabilités
Bien que comportant des rappels de cours relativement complets, nous avons choisi, délibéré-ment, de ne proposer dans cette partie, que des exercices abordant des notions et des calculs de probabilité qui sont utilisés en statistique : Théorème Central-Limite (ou théorème de la limite
8 DataScience Courses at ENSAE - GitHub Pages
Course contents (14 heures de cours et 8 heures de TD) Modèle de suites Gaussiennes Sparsité et procédures de seuillage Régression linéaire en grande dimension Méthodes BIC, LASSO, Dantzig, square root lasso Inégalité d’oracle et sélection des variables Estimation de matrices de grande dimension de faible rang
Statistique en grande dimension - Imagine
Statistique en grande dimension Lecturer : Dalalyan A , Scribe : Thomas F -X First lecture 1 Introduction 1 1 Statistique classique Statistique paramétriques : Z1, , Zn iid, avec une loi commune P q On fait l’hypothèse q 2Q ˆR d Connu : Z1, , Zn et Q Inconnu : q ou P q Hypothèse importante : d est fixe et n +¥
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