Statistiques Bayésiennes initiation en R

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•   Techniques spécifiques

Objectifs

A l’issue de cette formation, l’apprenant sera capable de :

• Comprendre le principe de la méthode bayésienne et ce qui la distingue des tests statistiques classiques
• Savoir utiliser les packages R (RJAGS, Coda,..)
• Savoir tester des hypothèses pour un équivalent bayésien des modèles usuels (régression, t-test, anova, régression logistique, tableau de contingence, ...)

Merci de remplir impérativement le questionnaire de positionnement ci-dessous :

Questionnaire Statistiques bayésiennes

Informations sur le chemin pédagogique idéal pour le suivi de formations en statistique

Public

Toute personne souhaitant maitriser la mise en œuvre des tests statistiques « classiques » avec une mise en application sous R.

Pré-requis

Avoir suivi la formation « logiciel R initiation » et la formation « régression et analyse de variance » ou équivalent.

Programme

1. INTRODUCTION À L’APPROCHE BAYÉSIENNE

• L’approche fréquentielle (classique)
• L’approche bayésienne
• Le théorème de Bayes
• Trouver la distribution a posteriori : facile en théorie, difficile en pratique
• Inférence a posteriori
• Utilisation séquentielle du théorème de Bayes
• Normalité asymptotique
• Méthodes numériques en bayésien
• Classique ou Bayésien : une synthèse

2. APPLICATION PRATIQUE AVEC RJAGS ET CODA : ESTIMATION D’UNE PROPORTION

• Par la solution analytique
• Par MCMC (Markov chain Monte Carlo)
• Modélisation hiérarchique d’une proportion
• Comparaison de modèles
• Test d’hypothèses
• Taille d’échantillon

3. ÉQUIVALENT BAYÉSIEN DE MÉTHODES CLASSIQUES : APPLICATION DE LA MÉTHODE BAYÉSIENNE À DES ANALYSES COURANTES

• Tests
• Régressions
• Analyse de variance

Méthodes pédagogiques

• Explications théoriques suivies de pratiques guidées puis de mises en autonomie.