Enseignants
Heuchenne C茅dric; Uyttendaele Nathan (suppl茅e Heuchenne C茅dric);
Langue
d'enseignement
d'enseignement
贵谤补苍莽补颈蝉
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unit茅 d鈥檈nseignement, l鈥櫭﹖udiant est capable de : | |
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Contenu
Ce cours de 芦 笔谤辞产补产颈濒颈迟茅蝉 禄 s'appuie sur un manuel de r茅f茅rence en anglais : D. Wackerly , W. Mendenhall and R. Scheaffer, Mathematical Statistics with Applications, Duxbury Press, 7th Edition, 2008.
Ce cours couvre les aspects classiques de la th茅orie des probabilit茅s mais place les concepts abord茅s dans la perspective de leur usage en statistique math茅matique. Le mod猫le probabiliste ainsi que les propri茅t茅s de base des probabilit茅s sont au centre du cours. On consid茅rera aussi des exp茅riences al茅atoires dont la caract茅ristique d鈥檌nt茅r锚t peut 锚tre mod茅lis茅e par une variable al茅atoire (discr猫te, continue, uni- ou multivari茅e). L鈥檃nalyse des fonctions de variables al茅atoires est pr茅sent茅e et motiv茅e par leurs implications dans l鈥檃nalyse des distributions d鈥櫭ヽhantillonnage des statistiques qui appara卯tront 脿 l鈥檕ccasion de l鈥檌nf茅rence statistique (INGE1231-Statistique Approfondie). On y insistera sur l鈥檌mportance du th茅or猫me 芦 central-limite 禄.
- les chapitres 1 脿 7 du livre de r茅f茅rence (W.M.S.) font l'objet du pr茅sent cours de 笔谤辞产补产颈濒颈迟茅蝉
- les chapitres 7 脿 14, constituent le contenu du cours suivant de Statistique Approfondie (INGE1231)
Ce cours se focalise donc sur les chapitres suivants:
- Introduction 脿 la statistique (W.M.S., Chapitre 1)
- 笔谤辞产补产颈濒颈迟茅蝉 (W.M.S., Chapitre 2)
- Variables al茅atoires discr猫tes (W.M.S., Chapitre 3
- Variables al茅atoires continues (W.M.S., Chapitre 4)
- Variables multivari茅es (W.M.S., Chapitre 5)
- Fonctions de variables al茅atoires (W.M.S., Chapitre 6)
- 脡chantillonnage et th茅or猫me central-limite (W.M.S., Chapitre 7)
Ce cours couvre les aspects classiques de la th茅orie des probabilit茅s mais place les concepts abord茅s dans la perspective de leur usage en statistique math茅matique. Le mod猫le probabiliste ainsi que les propri茅t茅s de base des probabilit茅s sont au centre du cours. On consid茅rera aussi des exp茅riences al茅atoires dont la caract茅ristique d鈥檌nt茅r锚t peut 锚tre mod茅lis茅e par une variable al茅atoire (discr猫te, continue, uni- ou multivari茅e). L鈥檃nalyse des fonctions de variables al茅atoires est pr茅sent茅e et motiv茅e par leurs implications dans l鈥檃nalyse des distributions d鈥櫭ヽhantillonnage des statistiques qui appara卯tront 脿 l鈥檕ccasion de l鈥檌nf茅rence statistique (INGE1231-Statistique Approfondie). On y insistera sur l鈥檌mportance du th茅or猫me 芦 central-limite 禄.
- les chapitres 1 脿 7 du livre de r茅f茅rence (W.M.S.) font l'objet du pr茅sent cours de 笔谤辞产补产颈濒颈迟茅蝉
- les chapitres 7 脿 14, constituent le contenu du cours suivant de Statistique Approfondie (INGE1231)
Ce cours se focalise donc sur les chapitres suivants:
- Introduction 脿 la statistique (W.M.S., Chapitre 1)
- 笔谤辞产补产颈濒颈迟茅蝉 (W.M.S., Chapitre 2)
- Variables al茅atoires discr猫tes (W.M.S., Chapitre 3
- Variables al茅atoires continues (W.M.S., Chapitre 4)
- Variables multivari茅es (W.M.S., Chapitre 5)
- Fonctions de variables al茅atoires (W.M.S., Chapitre 6)
- 脡chantillonnage et th茅or猫me central-limite (W.M.S., Chapitre 7)
M茅thodes d'enseignement
Expos茅s magistraux et s茅ances d'exercices (TPs).
Le cours magistral et les travaux pratiques (TPs) se donnent en pr茅sentiel ; le cours et les TPs feront l'objet d鈥櫭﹙entuelles s茅ances Questions/R茅ponses sur Teams et de l鈥檜sage de la plateforme num茅rique Moodle 脿 laquelle les 茅tudiants sont obligatoirement inscrits. Les communications et instructions relatives au cours et aux TPs seront envoy茅es aux 茅tudiants via des annonces sur Moodle.
a) Le cours magistral est une initiation syst茅matique aux fondements th茅oriques et m茅thodologiques du calcul des probabilit茅s et 脿 son mode de raisonnement probabiliste ; en plus des explications intuitives de la mati猫re, le cours magistral met l鈥檃ccent sur les manipulations et concepts formalis茅s qui permettent une connaissance rigoureuse du calcul des probabilit茅s. Il est assorti d'exemples concrets, notamment choisis dans le domaine de l鈥櫭ヽonomie mais aussi dans les domaines d鈥檌nt茅r锚t de l鈥檌ng茅nieur de gestion, destin茅s 脿 illustrer et appliquer la th茅orie. Un effort particulier est fait tout au long du cours pour impliquer les 茅tudiants dans l'茅laboration et la d茅couverte des concepts utiles 脿 la statistique et de leurs applications. Une participation active au cours devrait permettre aux 茅tudiants de pouvoir pleinement profiter des travaux pratiques qui compl猫tent le cours magistral et d'锚tre d'embl茅e pris dans une d茅marche de recherche.
脌 l鈥檌ssue du cours, l鈥櫭﹖udiant devra 锚tre capable de comprendre et de 尘辞诲茅濒颈蝉别谤 les aspects al茅atoires d鈥檈xp茅riences simples et de calculer les probabilit茅s des 茅v茅nements qui en d茅coulent. Il devra en outre 锚tre capable d鈥檃ppliquer ces mod猫les 脿 des situations concr猫tes et r茅elles plus complexes et de 诲茅肠谤颈谤别 ces ph茅nom猫nes par le biais des variables al茅atoires appropri茅es (uni- et multivari茅e) . Il sera 茅galement tenu de conna卯tre les propri茅t茅s de fonctions de variables al茅atoires et comment leurs concepts s鈥檃ppliquent directement au cadre de l鈥檃nalyse statistique (茅chantillonnage).
Ce cours ouvre 脿 diff茅rents autres cours du cursus des 茅tudiants en ing茅nieur de gestion et pr茅pare aux m茅thodes quantitatives n茅cessaires pour leurs futurs travaux et m茅moires de fin d鈥櫭﹖ude. Ce cours est particuli猫rement con莽u pour pr茅parer au mieux les 茅tudiants au cours de Statistique Approfondie (INGE1231) et d'脡conom茅trie (ECGE1330).
b) Les travaux pratiques reposent sur un recueil d'exercices qui reprend en grande partie les exercices du livre de r茅f茅rence (W. M. S.)
c) Une participation active aux cours et aux TPs, la participation aux s茅ances Questions/R茅ponses 茅ventuelles sont essentiels ; les chances de r茅ussite en d茅pendent. Un travail personnel r茅gulier (notamment, la compr茅hension du cours et la recherche des solutions des exercices propos茅s) doit imp茅rativement 锚tre fourni par l'茅tudiant, d猫s la premi猫re semaine de cours ; il est absolument essentiel que les 茅tudiants s鈥檌nscrivent depuis le d茅but du quadrimestre dans le rythme du cours, puis des TPs.
Chaque 茅tudiant doit donc y consacrer un temps d'茅tude personnel suffisant pour s'assurer qu'il comprend et s鈥檃pproprie la mati猫re au fur et 脿 mesure, en s鈥檃idant de ses notes prises au cours, des vid茅os du cours, des slides du cours, du livre de r茅f茅rence (W. M. S.) et des dispositifs p茅dagogiques relatifs aux TPs. En fin de quadrimestre, la p茅riode qui pr茅c猫de l'examen ne doit pas 锚tre une p茅riode de d茅couverte mais bien une p茅riode de r茅vision d'une mati猫re pr茅alablement comprise et acquise.
Le travail personnel attendu n鈥檈st en aucune cas une m茅morisation par c艙ur. Ce qui sera 茅valu茅 脿 l'examen n'est pas la capacit茅 restitutive de l'茅tudiant mais bien sa compr茅hension en profondeur des concepts et des m茅canismes explicatifs et sa capacit茅 脿 les utiliser 脿 bon escient, sans oublier son aspect calculatoire.
D'autres livres de r茅f茅rence, disponibles 脿 la Biblioth猫que de l'Universit茅 ou en ligne, sont propos茅s aux 茅tudiants 脿 titre compl茅mentaire pour leur aspect plus ou moins formalis茅 et/ou pour leur panoplie d'exercices r茅solus ou non.
Le cours magistral et les travaux pratiques (TPs) se donnent en pr茅sentiel ; le cours et les TPs feront l'objet d鈥櫭﹙entuelles s茅ances Questions/R茅ponses sur Teams et de l鈥檜sage de la plateforme num茅rique Moodle 脿 laquelle les 茅tudiants sont obligatoirement inscrits. Les communications et instructions relatives au cours et aux TPs seront envoy茅es aux 茅tudiants via des annonces sur Moodle.
a) Le cours magistral est une initiation syst茅matique aux fondements th茅oriques et m茅thodologiques du calcul des probabilit茅s et 脿 son mode de raisonnement probabiliste ; en plus des explications intuitives de la mati猫re, le cours magistral met l鈥檃ccent sur les manipulations et concepts formalis茅s qui permettent une connaissance rigoureuse du calcul des probabilit茅s. Il est assorti d'exemples concrets, notamment choisis dans le domaine de l鈥櫭ヽonomie mais aussi dans les domaines d鈥檌nt茅r锚t de l鈥檌ng茅nieur de gestion, destin茅s 脿 illustrer et appliquer la th茅orie. Un effort particulier est fait tout au long du cours pour impliquer les 茅tudiants dans l'茅laboration et la d茅couverte des concepts utiles 脿 la statistique et de leurs applications. Une participation active au cours devrait permettre aux 茅tudiants de pouvoir pleinement profiter des travaux pratiques qui compl猫tent le cours magistral et d'锚tre d'embl茅e pris dans une d茅marche de recherche.
脌 l鈥檌ssue du cours, l鈥櫭﹖udiant devra 锚tre capable de comprendre et de 尘辞诲茅濒颈蝉别谤 les aspects al茅atoires d鈥檈xp茅riences simples et de calculer les probabilit茅s des 茅v茅nements qui en d茅coulent. Il devra en outre 锚tre capable d鈥檃ppliquer ces mod猫les 脿 des situations concr猫tes et r茅elles plus complexes et de 诲茅肠谤颈谤别 ces ph茅nom猫nes par le biais des variables al茅atoires appropri茅es (uni- et multivari茅e) . Il sera 茅galement tenu de conna卯tre les propri茅t茅s de fonctions de variables al茅atoires et comment leurs concepts s鈥檃ppliquent directement au cadre de l鈥檃nalyse statistique (茅chantillonnage).
Ce cours ouvre 脿 diff茅rents autres cours du cursus des 茅tudiants en ing茅nieur de gestion et pr茅pare aux m茅thodes quantitatives n茅cessaires pour leurs futurs travaux et m茅moires de fin d鈥櫭﹖ude. Ce cours est particuli猫rement con莽u pour pr茅parer au mieux les 茅tudiants au cours de Statistique Approfondie (INGE1231) et d'脡conom茅trie (ECGE1330).
b) Les travaux pratiques reposent sur un recueil d'exercices qui reprend en grande partie les exercices du livre de r茅f茅rence (W. M. S.)
c) Une participation active aux cours et aux TPs, la participation aux s茅ances Questions/R茅ponses 茅ventuelles sont essentiels ; les chances de r茅ussite en d茅pendent. Un travail personnel r茅gulier (notamment, la compr茅hension du cours et la recherche des solutions des exercices propos茅s) doit imp茅rativement 锚tre fourni par l'茅tudiant, d猫s la premi猫re semaine de cours ; il est absolument essentiel que les 茅tudiants s鈥檌nscrivent depuis le d茅but du quadrimestre dans le rythme du cours, puis des TPs.
Chaque 茅tudiant doit donc y consacrer un temps d'茅tude personnel suffisant pour s'assurer qu'il comprend et s鈥檃pproprie la mati猫re au fur et 脿 mesure, en s鈥檃idant de ses notes prises au cours, des vid茅os du cours, des slides du cours, du livre de r茅f茅rence (W. M. S.) et des dispositifs p茅dagogiques relatifs aux TPs. En fin de quadrimestre, la p茅riode qui pr茅c猫de l'examen ne doit pas 锚tre une p茅riode de d茅couverte mais bien une p茅riode de r茅vision d'une mati猫re pr茅alablement comprise et acquise.
Le travail personnel attendu n鈥檈st en aucune cas une m茅morisation par c艙ur. Ce qui sera 茅valu茅 脿 l'examen n'est pas la capacit茅 restitutive de l'茅tudiant mais bien sa compr茅hension en profondeur des concepts et des m茅canismes explicatifs et sa capacit茅 脿 les utiliser 脿 bon escient, sans oublier son aspect calculatoire.
D'autres livres de r茅f茅rence, disponibles 脿 la Biblioth猫que de l'Universit茅 ou en ligne, sont propos茅s aux 茅tudiants 脿 titre compl茅mentaire pour leur aspect plus ou moins formalis茅 et/ou pour leur panoplie d'exercices r茅solus ou non.
Modes d'茅valuation
des acquis des 茅tudiants
des acquis des 茅tudiants
L鈥櫭﹙aluation se fera en juin et en ao没t, en pr茅sentiel sur Moodle ; le type d鈥檈xamen permet d鈥檃ppr茅cier la ma卯trise par l鈥櫭﹖udiant de l鈥檃spect technique et calculatoire du cours, sa rigueur en la mati猫re, sa capacit茅 脿 interpr茅ter des r茅sultats obtenus et d鈥櫭﹙aluer son raisonnement.
Une telle 茅valuation interroge non seulement la compr茅hension du cours acquise par l'茅tudiant (comprendre ses concepts et leurs applications dans des exercices et savoir interpr茅ter les r茅sultats) mais requiert 茅galement la capacit茅 脿 pouvoir aller un peu au- del脿 de la mati猫re vue au cours et aux travaux pratiques, par ses propres moyens. Dit autrement, il s鈥檃git de faire l'effort de s'approprier la mati猫re du cours pour pouvoir s'en servir.
L鈥櫭﹙aluation de juin et/ou d鈥檃o没t ne sera en aucune mani猫re une r茅plique 脿 l鈥檌dentique des examens des ann茅es pr茅c茅dentes. Il ne suffit pas de se contenter de se concentrer sur les questions des anciens examens et sur les exercices des travaux pratiques en esp茅rant d茅couvrir les m锚mes (ou presque) 脿 l鈥檈xamen, pour le r茅ussir ; c鈥檈st totalement insuffisant.
Lors des 茅valuations, les 茅tudiants pourront s'aider d'une calculatrice rudimentaire (茅cran d'une ligne). L'examen se fera 脿 livres ferm茅s.
Remarque :
Ce pr茅sent plan de cours peut 锚tre 茅volutif, au fil du cours, en fonction de la dynamique avec les 茅tudiants et d'ann茅e en ann茅e au gr茅 des am茅liorations apport茅es au cours et aux travaux pratiques.
Une telle 茅valuation interroge non seulement la compr茅hension du cours acquise par l'茅tudiant (comprendre ses concepts et leurs applications dans des exercices et savoir interpr茅ter les r茅sultats) mais requiert 茅galement la capacit茅 脿 pouvoir aller un peu au- del脿 de la mati猫re vue au cours et aux travaux pratiques, par ses propres moyens. Dit autrement, il s鈥檃git de faire l'effort de s'approprier la mati猫re du cours pour pouvoir s'en servir.
L鈥櫭﹙aluation de juin et/ou d鈥檃o没t ne sera en aucune mani猫re une r茅plique 脿 l鈥檌dentique des examens des ann茅es pr茅c茅dentes. Il ne suffit pas de se contenter de se concentrer sur les questions des anciens examens et sur les exercices des travaux pratiques en esp茅rant d茅couvrir les m锚mes (ou presque) 脿 l鈥檈xamen, pour le r茅ussir ; c鈥檈st totalement insuffisant.
Lors des 茅valuations, les 茅tudiants pourront s'aider d'une calculatrice rudimentaire (茅cran d'une ligne). L'examen se fera 脿 livres ferm茅s.
Remarque :
Ce pr茅sent plan de cours peut 锚tre 茅volutif, au fil du cours, en fonction de la dynamique avec les 茅tudiants et d'ann茅e en ann茅e au gr茅 des am茅liorations apport茅es au cours et aux travaux pratiques.
Autres infos
- Le cours est obligatoire pour les 茅tudiants de la fili猫re "Ing茅nieur de Gestion".
- Le cours est conseill茅 aux 茅tudiants cherchant 脿 obtenir une formation plus approfondie en statistique.
- Le cours est d茅conseill茅 aux 茅tudiants 茅prouvant des difficult茅s en math茅matique.
- Ce cours s'inscrit dans une logique de formation en statistique dans le domaine de la gestion et de l鈥櫭ヽonomie. Il sera suivi des cours de Statistique Approfondie (INGE1231) et d'脡conom茅trie (ECGE1330).
- Le cours est conseill茅 aux 茅tudiants cherchant 脿 obtenir une formation plus approfondie en statistique.
- Le cours est d茅conseill茅 aux 茅tudiants 茅prouvant des difficult茅s en math茅matique.
- Ce cours s'inscrit dans une logique de formation en statistique dans le domaine de la gestion et de l鈥櫭ヽonomie. Il sera suivi des cours de Statistique Approfondie (INGE1231) et d'脡conom茅trie (ECGE1330).
Bibliographie
- Wackerly D. D., Mendenhall W and R.L. Scheaffer, Mathematical Statistics with Applications, Duxbury Press, 7th ed., 2008 (le livre de reference du cours)
- Mood A.M., Graybill F.A. and D.C. Boes, Introduction to the Theory of Statistics, Mc Graw Hill Ed., 1974.
(http://www.colorado.edu/economics/morey/7818/MoodGraybillBoesBook/MGB3rdSearchable.pdf)
- Rohatgi V. K. and A. M. Md. Ehsanes Saleh, Introduction to probability and Statistics, Wiley-Interscience; 2d ed., 2000. - Ross S., A first course in Probability, Pearson International Edition, 9th ed., 2013. ISBN-10: 1292024925.
- Comte M. et J. Gaden, Statistiques et 笔谤辞产补产颈濒颈迟茅蝉 pour les sciences 茅conomiques et sociales, Collection Mayor, PUF, 1猫re 茅dition, 2000.
- Mood A.M., Graybill F.A. and D.C. Boes, Introduction to the Theory of Statistics, Mc Graw Hill Ed., 1974.
(http://www.colorado.edu/economics/morey/7818/MoodGraybillBoesBook/MGB3rdSearchable.pdf)
- Rohatgi V. K. and A. M. Md. Ehsanes Saleh, Introduction to probability and Statistics, Wiley-Interscience; 2d ed., 2000. - Ross S., A first course in Probability, Pearson International Edition, 9th ed., 2013. ISBN-10: 1292024925.
- Comte M. et J. Gaden, Statistiques et 笔谤辞产补产颈濒颈迟茅蝉 pour les sciences 茅conomiques et sociales, Collection Mayor, PUF, 1猫re 茅dition, 2000.
Support de cours
- Wackerly D. D., Mendenhall W and R.L. Scheaffer, Mathematical Statistics with Applications, Duxbury Press, 7th ed., 2008 (le livre de reference du cours)
Facult茅 ou entit茅
en charge
en charge
