Enseignement
- Licence
- Licence 2 de Mathématiques et Informatique
- Probabilités et Statistique en Licence 2 (Introduction aux
probabilités et Statistique) : Vocabulaire probabiliste,
Variables aléatoires réelles, lois usuelles, Lois des
grands nombres et Théorème central limite, Introduction
à l’estimation et aux tests.
- Analyse (Espaces vectoriels normés, Intégrale de Lebesgue, Calcul différentiel).
- Licence 3 de Mathématiques
- Mesure et Intégration : Tribus et applications
mesurables, L'intégrale de Lebesgue, Les espaces Lp, Modes de
convergences, Génération d'une mesure, Mesures produit,
Décomposition des mesures, Intégration des fonctions
complexes, Espaces de Hilbert.
- Probabilités (cours complétant le module de la
théorie de la mesure et de l’intégration) :
Généralités sur les variables aléatoires,
Indépendance, Conditionnement, Fonction caractéristique,
Types de convergence, Théorèmes limites, Vecteurs
Gaussiens.
- Licence 3 de Biologie
- Biostatistique : Notions de probabilités, Lois
usuelles, Approximations de certaines lois, Initiation à
l’estimation et aux tests statistiques.
- Méthodes d’analyse des données :
Régression multilinéaire, Analyse factorielle, Analyse
discriminante, Classification.
- Master de Mathématiques Appliquées
- Master 1
- Processus Stochastiques (approfondissement du cours de
Licence) : Séparabilité, Continuité,
Mesurabilité, Processus de Poisson, Mouvement Brownien,
Chaînes de Markov, Martingales à temps discret, Processus
stationnaires.
- Statistique Inférentielle en Maîtrise :
Échantillonnage, Théorie de la décision,
Estimation, Test statistiques.
- Master 2
- Valeurs extrêmes et applications : Variation
régulière, Domaines d'attraction, Statistiques des
extrêmes.
- Moddélisation Stochastique : Chaînes de
Markov, Martingales, Processus de Poisson, Files d'attente, Simulations
Monte Carlo.
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