Study program

• Objectives

  • Analyser une situation simple faisant intervenir le hasard en termes de variable aléatoire et loi de probabilité.
  • Etre capable de résumer un ensemble de données par différents graphiques statistiques et valeurs caractéristiques, comme la moyenne, l'écart-type, les quartiles,...
  • Pouvoir citer, décrire et utiliser les principales lois de distribution dans des problèmes concrets.
  • Savoir faire le lien entre probabilité et proportion, espérance mathématique et moyenne, ...
  • Etre capable de citer et utiliser les principaux tests statistiques.
  • Connaître les lois de distribution utilisées par ces tests.
  • Avoir compris la démarche d'un test d'hypothèses
  • Etre capable d'analyser un jeu de données en choisissant le ou les tests statistiques qui peuvent aider dans la prise de décision par rapport au problème posé.
  • Savoir appliquer la méthode de régression linéaire multivariée et valider le modèle utilisé
  • Avoir compris les tests d'hypothèses utilisés en régression linéaire
  • Avoir acquis le vocabulaire nécessaire pour pouvoir dialoguer avec le statisticien dans l'approche de situations plus complexes.
  • Pouvoir utiliser les ressources du logiciel R pour mettre en oeuvre tous ces calculs statistiques.
• Content

  • Les outils de statistique descriptive
  • Variables aléatoires et lois de distribution
  • Inférence statistique (Estimation,Tests d'hypothèse)
  • Application à l'expérimentation

Type of teaching and workload

Course specification

Evaluation methods

• Continuous assessment Written work

Reference work

Intructor(s) and/or coordinator(s)

Richard Baltensperger