Informations Générales¶

Arnaud Legrand est chargé des cours. Jonatha Anselmi et Patrick Loiseau s'occupent des TDs.

Le pad du cours est ici: http://pads.univ-grenoble-alpes.fr/p/INFO4_PS_19

Le planning avec les salles de cours est disponible ici.

Voici les annales des quicks des années précédentes, ceux de 2017 ( et ), l'examen de 2018 et un corrigé. sachant qu'on change un peu l'esprit du cours chaque année en fonction des étudiants et des enseignants… ;) Et enfin, voici l'examen de cette année.

Programme du cours¶

Machines perso obligatoires en TD.

Semaine	Cours (Mardi, 10h15 - 11h45 en ???)	TD (Vendredi, 9:45 - 13:00)
9-13 sep.	C1: Intro au cours, Rstudio, Quick0 [AL]	Pas de cours (stage 5A)
16-20 sep.	C2: "Rappels" de proba [AL]	Mercredi! TD1 [JA] prise en main Rstudio, rappels maths
23-27 sep.	C3: [AL] "Rappels" de proba (espérance)	TD2: [JA] Petits exos modélisation proba
30-04 sep./oct.	C4: [AL] "Rappels" de proba (variance)	TD3: [JA]
07-11 oct.	C5: Génération lois discrètes [PL] Lundi à 8h00!	TD4: [PL] Génération de nombres aléatoires
14-18 oct.	C6: Fin lois discrères et Génération de lois continues [PL]	TD5: [PL] Simulation de lois uniformes Fiche sur la simulation de lois discrètes
21-25 oct.	C7: Génération de lois continues [AL]	TD6: [AL] Inverse de la CDF et rejet + DM
28-1 oct./nov.	Toussaint	Toussaint
4-8 nov.	C8: [PL] Théorème Central Limite et Intervalle de Confiance (demonstration)	TD7: [PL] Inverse de la CDF et rejet
11-15 nov.	C9: [PL] Quick1 (Correction) Intervalle de Confiance (20,21,22,29,30)	TD8: [JA] Génération de loi normale (voir feuilles précédentes)
18-22 nov.	Pas de cours (Forum)	TD9: [JA] Intervalles de confiance
25-29 nov.	C10: [AL] Proba conditionnelle, Bayes, dplyr+ggplot	TD10: [JA] Génération uniforme de structures combinatoires (exo 2, puis 1)
02-06 dec.	C11: [AL] La loi du χ²: notion de test et amélioration du calcul d'intervalles de confiance	TD11: [JA] Test χ²
09-13 dec.	C12: [AL] Révisions à partir des quicks des années précédentes	Rendu du DM
jan	Examen

Technical references¶

Installing R and Rstudio¶

Virtual Machine¶

Les anneés précédentes, je préparais une VM avec une debian récente, toute bien installée mais ça n'a pas eu l'air d'aider tant que ça les gens donc débrouillez vous, et installez le en natif, ça sera formateur! ;)

Mac OSX¶

Je crains que ça soit un peu outdated mais a few years ago, a nice RICM4 student, Remi Gattaz, has taken the time to explain how to install a bunch of useful stuff. Here it is. In particular he gave many tips for MacOSX…

Linux¶

Here is how to proceed on debian-based distributions:

sudo apt-get install r-base r-cran-ggplot2 r-cran-reshape r-cran-knitr r-cran-dplyr

Make sure you have a recent (>= 3.2.0) version or R. For example, here is what I have on my machine:

R --version

R version 3.5.1 (2018-07-02) -- "Feather Spray"
Copyright (C) 2018 The R Foundation for Statistical Computing
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)

R is free software and comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY.
You are welcome to redistribute it under the terms of the
GNU General Public License versions 2 or 3.
For more information about these matters see
http://www.gnu.org/licenses/.

If it's not the case, it may be because you're running debian stable or a LTD ubuntu. In such case, you may want to include testing packages… Ask your local linux guru or run a VM (see previous section) if you're affraid to break your OS. For the braves, let's keep going!

Rstudio and knitr are unfortunately not packaged within debian so the easiest is to download the corresponding debian package on the Rstudio webpage and then to install it manually (depending on when you do this, you can obviously change the version number).

cd /tmp/
wget https://download1.rstudio.org/rstudio-xenial-1.1.453-amd64.deb
sudo dpkg -i rstudio-xenial-1.1.453-amd64.deb
sudo apt-get update ; sudo apt-get -f install # to fix possibly missing dependencies

You may have trouble when installing some R packages. If so, try to install these ones:

sudo apt-get install libcurl4-openssl-dev libssl-dev

Bibliographie¶

Cours de Jean Bérard: http://math.univ-lyon1.fr/~jberard/cours-www.pdf

Très bien fait.

Méthodes de simulation de variables continues: Non-uniform Random Variate Generation, Luc Devroye http://www.eirene.de/Devroye.pdf
Initiation aux probabilités, Sheldon M. Ross.

Un ouvrage très accessible.

P. Brémaud, Initiation aux Probabilités

Un ouvrage de référence, très très complet. ! #+END_QUOTE - Theoretical Computer Science Cheat Sheet

Qui sait, ça peut toujours servir…

Le hasard en informatique, de Delahay

Un très joli article, très accessible.