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Enseignants

Bogaert Patrick;

Langue
d'enseignement

贵谤补苍莽补颈蝉

笔谤茅补濒补产濒别蝉

Le contenu de ce cours s鈥檃ppuie sur les connaissances et comp茅tences acquises dans le cadre des cours LBIR1110
Il est donc recommand茅 d鈥檃voir r茅ussi ce cours avant de s鈥檌nscrire au cours LBIR1212

Le(s) pr茅requis de cette Unit茅 d鈥檈nseignement (UE) sont pr茅cis茅s 脿 la fin de cette fiche, en regard des programmes/formations qui proposent cette UE.

Th猫mes abord茅s

Introduction au calcul des probabilit茅s - Variables al茅atoires discr猫tes et continues: fonction de probabilit茅s et de densit茅, fonction de r茅partition, esp茅rance, variance et autres caract茅ristiques - Principales distributions statistiques - Couples de variables al茅atoires et vecteurs al茅atoires: distribution conjointe, distributions marginales et conditionnelles, ind茅pendance, covariance et corr茅lation, esp茅rance et variance conditionnelle - Introduction 脿 la statistique - Statistiques descriptives - Notions d'estimateurs et qualit茅s des estimateurs - Inf茅rence concernant une moyenne et une variance: estimateurs, distributions d'茅chantillonnage - Notion d'intervalle de confiance 脿 une moyenne.

Acquis
d'apprentissage

A la fin de cette unit茅 d鈥檈nseignement, l鈥櫭﹖udiant est capable de :
1	补.听听听听听Contribution de l'activit茅 au r茅f茅rentiel AA (AA du programme) 1.1, 2.1 产.听听听听听Formulation sp茅cifique pour cette activit茅 des AA du programme (maximum 10) A la fin de cette activit茅, l'茅tudiant est capable de 路聽聽聽聽聽聽 Nommer, d茅crire et expliquer les concepts th茅oriques relatifs 脿 la th茅orie des probabilit茅s聽; 路聽聽聽聽聽聽 Manipuler les expressions math茅matiques de mani猫re formelle et avec une notation rigoureuse en vue d'en d茅duire de nouvelles expressions utiles ou des r茅sultats 聽th茅oriques recherch茅s聽; 路聽聽聽聽聽聽 Reformuler l'茅nonc茅 textuel d'un probl猫me dans un formalisme math茅matique et probabiliste non ambigu, en utilisant les concepts et outils th茅oriques ad茅quats聽; 路聽聽聽聽聽聽 R茅soudre un probl猫me appliqu茅 en suivant une approche d茅ductive bas茅e sur la manipulation correcte et utile des expressions聽; 路聽聽聽聽聽聽 Valider la coh茅rence interne de la formalisation et de la solution d'un probl猫me de calcul des probabilit茅s sur base des contraintes logiques induites par la th茅orie.

Contenu

Notions d'茅v猫nement et de probabilit茅. Principaux th茅or猫mes du calcul des probablit茅s. Variables al茅atoires discr猫tes et continues: fonction de probabilit茅s et de densit茅, fonction de r茅partition, esp茅rance, variance.聽Principales distributions statistiques univari茅es - Couples de variables et vecteurs al茅atoires: distribution conjointe, distributions marginales et conditionnelles, ind茅pendance, covariance et corr茅lation, esp茅rance et variance conditionnelle.聽Introduction 脿 l'usage des nombres al茅atoires.

M茅thodes d'enseignement

Cours en auditoire et s茅ances d'exercices supervis茅es

Modes d'茅valuation
des acquis des 茅tudiants

L'examen est 茅crit et 脿 livre ouvert (uniquement avec le support original). Il consiste en des exercices 脿 r茅soudre et sa dur茅e est d'environ 3 heures.

Autres infos

Le cours fait appel 脿 un support particulier qui est payant et jug茅 obligatoire, 脿 savoir聽:
P. Bogaert (2020). Probabilit茅s pour scientifiques et ing茅nieurs (2猫me 茅d). Editions De Boeck.

Ressources
en ligne

Moodle

Support de cours

• P. Bogaert (2020). Probabilit茅s pour scientifiques et ing茅nieurs (2猫me 茅d). Editions De Boeck.

Facult茅 ou entit茅
en charge

> AGRO