Volumes horaires
- CM -
- Projet -
- TD -
- Stage -
- TP -
- DS -
Crédits ECTS
Crédits ECTS 22.0
Objectif(s)
Acquis de l'apprentissage :
- Comprendre le concept probabiliste de variable aléatoire réelle
- Mener une étude statistique dans sa globalité, de la phase de modélisation, en passant par l'estimation de paramètres, et jusqu'à la mise en place de tests d'hypothèses
- Connaître le vocabulaire probabiliste, variables aléatoires réelles, lois usuelles pour présenter la démarche statistique dans sa globalité (histogrammes, graphes de probabilité, estimation paramétrique, intervalles de confiance, tests d'hypothèses, régression linéaire)
- Détenir des outils statistiques pour réaliser des analyses statistiques descriptives et des analyses statistiques inférentielles
Responsable(s)
Yvan PIGEONNAT
Contenu(s)
Après une première partie sur les probabilités (vocabulaire probabiliste, variables aléatoires réelles, loi usuelles), la démarche statistique est présentée dans sa globalité (histogrammes, graphes de probabilité, estimation paramétrique, intervalles de confiance, tests d'hypothèses, régression linéaire).
Si tous les outils décrits dans le polycopié fourni aux étudiants ne sont pas traités en cours, cet enseignement devrait permettre à ces derniers de les utiliser à bon escient s'ils en ont besoin dans leur parcours professionnel.
But : maîtriser le concept probabiliste de variable aléatoire réelle pour être capable de mener une étude statistique dans sa globalité, de la phase de modélisation, en passant par l'estimation de paramètres, et jusqu'à la mise en place de tests d'hypothèses.
Notions de bases en analyse.
Contrôle des connaissances
Un examen écrit avec comme document autorisé une carte de connaissance personnelle du cours et le polycopié.
1ère session: examen écrit sur 20 points.
2ème session: oral de 30 minutes ou examen écrit suivant l'affluence.
Calendrier
Le cours est programmé dans ces filières :
- Cursus ingénieur - Ingenieur Pagora - Statut Etudiant - Semestre 6
Informations complémentaires
Code de l'enseignement : 3FME1008
Langue(s) d'enseignement : 
Vous pouvez retrouver ce cours dans la liste de tous les cours.
Bibliographie
BOULEAU N. Probabilités de l'ingénieur : variables aléatoires et simulation. Paris : Hermann, 2002
ROSS S.M. Introduction to probability models. Amsterdam : London : Paris [etc.] : Elsevier Academic Press, 2007
TASSI P., LEGAIT S. Théorie des probabilités en vue des applications statistiques. Paris : Éd. Technip : Rueil-Malmaison : Institut français du pétrole, 1990
TASSI P. Méthodes statistiques. Paris : Économica, 1989