Master2 MSV et MDA


Statistiques en grande dimension

Ce cours est délivré pour les étudiants des Master 2 MDA et MSV.

Objectifs

L’objectif principal de ce cours est Les différentes situations sont illustrées à l'aide d'exemples issus des sciences du vivant.

Contenu

La principale difficulté du statisticien face aux données du XXIème siècle est de vaincre le fléau de la grande dimension. Ce fléau oppose aux statisticiens deux difficultés : d'une part il rend les méthodes statistiques classiques totalement inopérantes par manque de précision, d'autre part il oblige à développer des approches gardant sous contrôle la complexité algorithmique des procédures d'estimation.

Nous verrons comment vaincre ce fléau dans un contexte général, puis comment rendre opérationnels ces concepts, avec une attention sur les frontières du possible.

Documents

Ce cours est basé sur l'ouvrage Introduction to High-Dimensional Statistics

book

Vous êtes invités à partager vos solutions aux exercices (en anglais!) sur le wiki-site associé.

Organisation du cours

DateTopic
Lecturer
ChapterSlidesExercisesFurther reading
Sept 26Curse of dimensionality, multiple testing
C.G.
Chap 8
Slides
8.6.2, 8.6.3
Paper 1, Paper 2
Oct 03Finding structures: Model selection (1)
C.G.
Chap 1 and 2
Slides
2.9.1
Paper 1 (Paper 1bis), Paper 2
Oct 10Model selection (2)
C.G.
Chap 2

2.9.4
Paper 1
Oct 17Convex criterion, Lasso (1)
C.G.
Chap 4

4.5.1, 4.5.5
Paper 1
Oct 24Lasso (2), other sparsity pattern
C.G.
Chap 4
Slides
4.5.7
Paper 1, Paper 2
Nov 7Examples
T. M-H


4.5.4
Nov 14Graphical Models
C.G.
Chap 7

7.6.6
Paper
Nov 21
Graphical models
C.G.
Chap 7

7.6.7
Nov 28
supervised classification (1)
T. M-H
Chap 9

9.5.1
Dec 5
supervised classification (2)
T. M-H
Chap 9



Emploi du temps: le mardi de 9h00 à 12h00 en salle 113-115, batiment 425 Campus d'Orsay


Examens années passées

Dispos ici