Ce qui suit est la liste de mes enseignements actuels et passés (IS étant l’abréviation pour Ingénierie de la Statistique, actuellement master MIASHS). Les heures affichées sont en présentiel.
Année universitaire 2021/2022
- Modèle Linéaire, M1 MIASHS (Cours, TD, TP sous SAS et R ; 54h, depuis janv 2019)
- Apprentissage de SAS, cours et TD sur machines, M1 MIASHS (30h, depuis 2013)
- Outils Marketing (Segmentation statistique), M2 MIASHS (C/TD, 15h)
- Méthodologie Mathématique (logique, langage ensembliste, raisonnement), L1 (TD, 2x21h)
- Suivi de stages en entreprise (M1 MIASHS, depuis 2007)
- Suivi de projets de L3 MIASHS
Autres enseignements passés
- Analyse de données multivariées, M1 MIASHS (cours,TD,TP sous SAS ; 54h ; 2004-2020)
- Méthodes de Monte Carlo & Bootstrap, cours-TD-TP en DESS/M2 IS (2001-2007)
- Statistique Mathématique, TD en M1 Mathématiques (2001-2006)
- Intégration, TD en L3 Maths (2003-2004)
- Probabilités et Statistiques pour la biologie, cours magistral, cours-TD et TD, niveau L2 (2000-2008)
- Statistique via le logiciel R, TD machine et projets, M1 IS (2009-2014)
- Statistique Descriptive, cours magistral en L1 Sc.Eco (2003-2004)
- Statistique pour Sciences Sociales, cours et TD en L3 MASS (2007-2008, 2009-2011, cours seul en 2012 & 2013)
- Statistique Inférentielle, L3 Eco-Gestion (TD, 2014-2017)
- Probabilités et Statistique élémentaires, L2 Math-MASS-Info (2012-2016, cours magistral et TD)
- Mise à niveau en statistique et SAS, M2 IS (2002-2014)
- Divers travaux dirigés de maths générales en L1 et L2 (analyse, surfaces, algèbre linéaire, probabilités) (1998-2003 puis 2009-2011, puis 2017)
- Statistique pour les métiers de l’eau, L3 Pro Chimie (cours-TD sur l’ANOVA et le contrôle de qualité; 15h, 2007-2017)
- Méthodologie en mathématiques, L1 Sciences (C/TD, 21h, 2018-2020)
- Encadrement de projets de L3 Maths, L3 MASS, et M1 MIM (modélisation de séries chronologiques ; consistance forte uniforme de l’estimateur de Kaplan Meier ; régression logistique ; transformée de Laplace ; propriétés asymptotiques de l’estimateur de Hill ; comparaison de puissances de tests d’adéquation ; modèle bayésien d’affectation en analyse discriminante ; analyse de la variance ; processus de Poisson ; mesures de corrélation de Pearson et de Kendall ; test séquentiel du rapport de vraisemblance de Wald ; régression de Poisson; Processus de Poisson Composé et Assurance non-vie ; mesures de risques – VaR et CTE ; procédures de tests multiples – application en ANOVA ; régression pour données longitudinales ; introduction à la théorie et la statistique des valeurs extrêmes ; delta méthode vectorielle et normalité asymptotique du coefficient de corrélation empirique ; théorie de la vraisemblance et test LRT)
- Projets tuteurés de statistique en DEA Maths-Info (2004-2006), portant sur l’algorithme EM en estimation de mélange, et estimation par Bootstrap de taux d’erreurs en analyse discriminante
- Encadrement d’un stage de fin de M2 Maths-Info, sur l’algorithme de Boosting en classification supervisée (2006)
- Mise à niveau en Scilab, R, SAS pour M2 IS (TD sur machine, 2001-2011)
Mise à jour : 15 septembre 2020