UCL - Probability and mathematical statistics

[STAT3100]

[30h] 6 crédits

Cette activité se déroule pendant le 1er quadrimestre.

Enseignants : Johan Segers, Ingrid Van Keilegom

Langue d'enseignement : Anglais

Objectifs (en termes de compétences)
Objet de l'activité (principaux thèmes à aborder)
Résumé : Contenu et Méthodes
Autres informations (Pré-requis, Evaluation, Support, ...)

Objectifs (en termes de compétences)

This course covers the necessary tools in asymptotic statistics in order to perform modern research in statistics.

Objet de l'activité (principaux thèmes à aborder)

The course covers the asymptotic theory in parametric inference, M- and Z- estimators, U-statistics, empirical processes and the functional delta method. In a second part of the course, these tools are applied in modern special topics of mathematical statistics such as, e.g., extreme value theory, ill-posed inverse problems,

Résumé : Contenu et Méthodes

Contents
1. Stochastic convergence
2. Delta method and moment estimators
3. Projections and U-statistics
4. Empirical processes
5. M- and Z-estimators
6. Capita selecta on a modern research topic in statistics

Methods
Lectures
Take-home readings
Oral presentations by students

Autres informations (Pré-requis, Evaluation, Support, ...)

Prerequisites:
Analyse statistique (MATH2440)

Evaluation
Oral presentations during the semester, and oral or written exam covering the lectures.

Support
A syllabus and/or transparencies.
Supplementary literature:
Serfling, R. J. (1980) Approximation Theorems of Mathematical Statistics. Wiley, New York.
van der Vaart, A. (1998) Asymptotic Statistics. Cambridge University Press, Cambridge.