Descriptif
- Inférence bayésienne : Motivation et exemple simple.
- La vraisemblance.
- Un détour pour explorer les priors.
- Chaînes de Markov et méthodes de Monte Carlo (MCMC)
- Analyses bayésiennes en R avec le logiciel Jags.
- Contraste entre hypothèses scientifiques et sélection de modèles (WAIC).
- Hétérogénéité et modèles imbriqués, aussi appelés modèles mixtes.
Objectifs pédagogiques
- Essayer de démystifier les statistiques bayésiennes et les méthodes MCMC
- Faire la différence entre les analyses bayésiennes et les analyses fréquentistes
- Comprendre la section "méthodes" d'un article qui fait appel à des méthodes bayésiennes
- Exécuter des analyses bayésiennes avec R (dans Jags)
15 heures en présentiel
Diplôme(s) concerné(s)
Parcours de rattachement
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade européenPour les étudiants du diplôme Accueillis en Master Montpellier
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 2 ECTS
Le coefficient de l'UE est : 2
Pour les étudiants du diplôme Master Biodiversité, écologie, évolution
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 2 ECTS
Le coefficient de l'UE est : 2
