Formation indisponible à l'heure actuelle

Modélisation statistique

Formation

À Montpellier ()

Prix sur demande

Appeler le centre

Avez-vous besoin d'un coach de formation?

Il vous aidera à comparer différents cours et à trouver la solution la plus abordable.

Description

  • Typologie

    Formation

Missions, moyens et organisation
Le Cnam est placé sous la présidence de Jean-Paul Herteman, P-DG du groupe Safran, et dirigé par Olivier Faron.
Il remplit trois missions principales:
la formation professionnelle supérieure tout au long de la vie,
la recherche technologique et l'innovation,
la diffusion de la culture scientifique et technique.
Le Cnam offre des formations développées en étroite collaboration avec les entreprises et les organisations professionnelles afin de répondre au mieux à leurs besoins et à ceux de leurs salariés. Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants : Entrée
CC31p-1 Certificat de compétence Statistique pour la finance
Centres d'enseignement Entrée
MR085p-1 Master Sciences, technologies, santé mention statistique et mathématiques appliquées spécialité statistique (voie professionnelle)
Centres d'enseignement Public et conditions d'accès Avoir le niveau de l'unité d'enseignement : STA. 103 (calcul des probabilités).

Questions / Réponses

Ajoutez votre question

Nos conseillers et autres utilisateurs pourront vous répondre

Saisissez vos coordonnées pour recevoir une réponse

Nous ne publierons que votre nom et votre question

Les Avis

Les matières

  • Statistique
  • Modélisation

Le programme

Contenu Outils généraux
Simulation des lois usuelles.
Estimation de densité et d'espérance conditionnelle par la méthode du noyau.
Principaux résultats asymptotiques : lois des grands nombres, théorème central limite.
Modèles statistiques paramétriques et semi-paramétriques, information, pseudo vraie valeur d'un paramètre
Estimateurs extrémaux.
Modèles d'échantillonnage, modèles conditionnels, modèles dynamiques
M-estimateurs
Moindres carrés non linéaires : modèles splines, modèles index (applications à la biométrie et à la finance).
Maximum de vraisemblance : modèles à réponse qualitative (applications au marketing), modèles à réponses entières (applications à l'assurance automobile), modèle VAR (applications à la causalité et à la propagation des chocs en macroéconomie), modèle ARCH (applications aux variables boursières).
Test de Wald, du score, du rapport de vraisemblance.
Régions de confiance asymptotiques.
Choix de modèles (critères de Takeuchi, d'Akaike et de Schwarz). Tests d'hypothèse non emboîtées (Test de Davidson Mc Kinnon).
Introduction  à la Statistique Bayésienne

L'enseignement comporte une initiation au logiciel R et une mise en oeuvre de ce logiciel dans diverses applications.
Modalités de l'évaluation Examen écrit
Bibliographie
  • GOURIEROUX, MONFORT : Statistique et modèles économiques - 2 tomes (Economica)
  • GOURIEROUX, MONFORT : Séries temporelles et modèles dynamiques (Economica)
  • CAMERON, TRIVEDI : Regression analysis of count data models (Cambridge University Press)
  • MADDALA : Limited dependent and qualitative variables in econometrics (Princeton University Press)
  • HAMILTON : Time series analysis (Princeton University Press)
  • MONFORT : Cours de probabilités (Economica)
  • MONFORT : Cours de statistique mathématique (Economica)

Appeler le centre

Avez-vous besoin d'un coach de formation?

Il vous aidera à comparer différents cours et à trouver la solution la plus abordable.

Modélisation statistique

Prix sur demande