Cours fondamentaux
Cours intégration 1 un cours de Jean Jacod (Université Paris 6)
sur l'intégration de niveau Licence 3ème année/ Master 1ère année
Cours Probabilités 1 un cours de Jean Jacod (Université Paris 6)
sur les probabilités de niveau Licence 3ème année/ Master 1ère année
Cours Probabilités 1 un cours de Sylvie Méléard
(Ecole Polytechnique Palaiseau)
sur les probabilités de niveau Licence 3ème année/ Master 1ère année, avec 5 feuilles d'exercices associées
TD 1,
TD 2,
TD 3,
TD 4,
TD 5
Cours Probabilités 1 un cours de Jean-François Legall
(ENS ULM et Paris 11)
sur les probabilités de niveau Master 1ère année
Cours Statistiques 1 un cours de Dominique Picard (Université Paris 7)
sur les statistiques mathématiques de niveau Master 1ère-2ème année
Cours Statistiques 1,
Cours Statistiques 2 deux cours de Paul Doukhan
(Université de Cergy)
sur les statistiques mathématiques de niveau Licence-Master 1ère année
Cours Statistiques 1 un cours de Vincent Rivoirard
(Université Paris 11)
sur les statistiques mathématiques de niveau Master 1ère (préparation à l'agrégation de mathématiques)
Cours Statistiques 1 un cours de JM Bardet (Université Paris 1)
sur les statistiques mathématiques de niveau Master 1ère année
Cours avancés de statistiques
Cours Modèles Linéaires 1 un cours de Xavier Guyon (Université Paris 1)
sur les modèles linéaires (régression, analyse de la variance, sélection de modèles) et leurs extentions (modèles logit, log-linéaires) et de niveau Licence 3ème année -> Master 2ème année
Cours Modèles Linéaires 2 un cours de JM Azaïs (Université Toulouse III) et
JM Bardet (Université Paris 1) sur les modèles linéaires (régression, analyse de la variance, sélection de modèles, modèles mixtes, plans d'expériences) préambule à un livre publié chez Dunod,
et de niveau Licence 3ème année -> Master 2ème année
Cours Modèles Linéaires 3 un cours de Philippe Besse (INSA Toulouse)
sur le modèle linéaire (régression, analyse de la variance, modèle linéaire généralisé) de niveau Master 1ère année -> Master 2ème année
Cours Data Mining 1
Cours 2 Cours 3
Cours 4 Cours 5
Cours 6
un cours de Jean Coursol (Université Paris 11)
sur le data-mining (supervisé et non supervisé), de niveau Master 2ème année
Cours Data Mining
Cours Apprentissage deux cours de Philippe Besse (INSA Toulouse)
sur le data-mining (supervisé et non supervisé) et l'apprentissage, de niveau Master 1ère année -> Master 2ème année
Cours de Séries Temporelles et de Processus Empiriques
un cours de Paul Doukhan (Université de Cergy)
sur les séries chronologiques (stationarité, ARMA, estimation, prédiction) et sur les processus empiriques,
de niveau Master 2ème année
Cours Séries Temporelles 1 un cours de O. Cappé, M. Charbit et E. Moulines (ENST)
sur les séries chronologiques (stationarité, ARMA, estimation, prédiction) et de niveau Master 1ère année -> Master 2ème année
Cours Séries Temporelles 1 un cours de X. Guyon (Université Paris 1)
sur les séries chronologiques (stationarité, ARMA, estimation, prédiction) et de niveau Master 1ère année et Master 2ème année
Cours Statistiques Spatiales 1 un cours de Xavier Guyon (Université Paris 1)
sur les statistiques spatiales (processus spatiaux, processus de Markov, estimation, simulation) et de niveau Master 2ème année
Cours Méthodes Numériques pour Chaînes de Markov un cours de Xavier Guyon (Université Paris 1)
sur les méthodes numériques pour les chaînes de Markov (simulation, convergence, problèmes inverses) et de niveau Master 2ème année (Attention! cours en espagnol!)
Bibliographie de recherche
Exposé un exposé de G. Djimefo sur les statistiques médicales
Poster un poster de W. Toussile portant sur une "Etude des interactions parasites x
vecteurs : aspects m´ethodologiques"
Liens vers des ressources bibliographiques
MathSciNet un lien vers le moteur de recherche de l'AMS: MathSciNet.
Vous pouvez également demandé un accès à ce moteur de recherche en envoyant un email à
email
JSTOR un lien vers le site d'archives de nombreuses revues, JSTOR. Pour les collègues africains
n'ayant pas un accès autorisé à ce site, vous pouvez consulter
le site
HAL un lien vers HAL, site de dépot d'articles de recherche
arXiV un lien vers arXiV, site de dépot d'articles de recherche
IMS un lien vers l'IMS (Institute of Mathematical Statistics). Les doctorants peuvent devenir membres gratuitement et
bénéficer d'accès aux revues de l'IMS.