Analyse statistique de graphes

Responsable : Catherine Matias

Objectif : L’analyse statistique des réseaux d’interaction (ou graphes) connaît de nos jours un fort développement dans des domaines très variés (internet, biologie, réseaux sociaux, etc.) avec des données de bien plus grande taille (quelques centaines, milliers, voire millions de nœuds). L’objectif du cours est d’apprendre à manipuler et modéliser des données de type réseaux ainsi que de se familiariser avec des méthodes de classification et inférence statistique sur des graphes. De nombreux TP sous R permettront de pratiquer l’analyse de graphes et de mettre en œuvre les méthodes statistiques.

Prérequis : Notions fondamentales de probabilités et statistique, connaissance du logiciel R

Thèmes abordés :

• Statistiques descriptives élémentaires des réseaux et visualisation
• Détection de communautés et de la classification des nœuds
• Modèles de graphes aléatoires et des méthodes d’inférence statistique

Ressources : Moodle