Probability and mathematical statistics [ LSTAT3100 ]
6.0 crédits ECTS
30.0 h
1q
| Enseignant(s) |
Van Keilegom Ingrid ;
Segers Johan ;
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Langue
d'enseignement: |
Anglais
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| Lieu de l'activité |
Louvain-la-Neuve
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| Préalables |
Le(s) prérequis de cette Unité d’enseignement (UE) sont précisés
à la fin de cette fiche, en regard des programmes/formations qui
proposent cette UE.
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| Thèmes abordés |
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,
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Acquis
d'apprentissage |
This course covers the necessary tools in asymptotic statistics in order to perform modern research in statistics.
La contribution de cette UE au développement et à la maîtrise des
compétences et acquis du (des) programme(s) est accessible à la fin de
cette fiche, dans la partie « Programmes/formations proposant
cette unité d’enseignement (UE) ».
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| Contenu |
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
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| Autres infos |
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.
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Faculté ou entité
en charge |
> LSBA
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