Statistique appliquée aux sciences de l'ingénieur

L'objectif de ce cours est de fournir les outils classiques de la statistique mathématique qui permettent d'aborder le choix du modèle probabiliste, son estimation et son évaluation. Le but de ce cours est aussi d'assurer une formation à la manipulation de données et à la mise en oeuvre pratique des modèles étudiés. Pour cela, une partie conséquente du cours est orienté vers la mise en oeuvre des différents modèles à l'aide du logiciel R à travers l'étude d'un grand nombre d'exemples.

1. Rappel sur la régression linéaire. Validités et limites de la méthode. Sélection de modèles.
2. Plans d'expériences : criblage et surface de réponses
3. Régression logistique
4. Analyse statistique de simulations numériques : regressions par processus gaussions, plans d'expériences numériques, analyse de sensibilité, optimisation bayésienne.

ACTIVITES PRATIQUES Les trois BE seront consacrés à l'apprentissage des techniques des modèles de régression sur des supports informatiques performants (logiciel R) et à des études de cas.