Parcours : P1, P2 Objectifs Savoir construire un modèle probabiliste de données Connaître les principales méthodes de traitement statistique de données Public Ingénieurs R&D, ingénieurs bureau d’études, ingénieurs sûreté de fonctionnement Durée 2 jours Lieu Paris–Gare de Lyon
Statisti ueet Probabilités pour le Traitement d’Incertitudes
Responsable scientifique : Bruno Sudret
Programme La méthodologie « Incertitudes » Pourquoi? approche par l’exempleComment ? les différentes étapes La construction d’un modèle probabiliste de donnéesStatistique descriptive Généralités Statistique descriptive simpleStatistique descriptive multidimensionnelleStatistique inférentielle Eléments de théorie des probabilités Théorie de l’estimationConstruction d’un modèle probabiliste de donnéesTests statistiques Liaisons entre paramètres Pour aller plus loin : le problème inverse probabiliste Introduction Notions d’erreur de mesure et d’erreur expérimentaleMéthodes usuelles: assimilation de données, identification paramétrique, etc. Exercices d’applicationTravaux pratiques (R, Open TURNS)
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