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Enseignants

Bugli C茅line;

Langue
d'enseignement

贵谤补苍莽补颈蝉

笔谤茅补濒补产濒别蝉

Notions de base de probabilit茅, de statistique descriptive, d'inf茅rence statististique et de calcul matriciel.
Concepts math茅matiques: calcul matriciel (notion de matrice, op茅rations de bases sur des matrices, d茅terminant, valeur propre, vecteur propre),d茅riv茅e et int茅grale, d茅riv茅es partielles, 茅quation d'une droite.
Formation de base en probabilit茅 et statistique : statistiques descriptives (dont mesures de localisation聽 mesures de dispersion, graphiques), distributions statistiques, inf茅rence (principe du test d'hypoth猫se, hypoth猫se H0 et H1, statistique de test, p-valeur聽 ainsi que leur interpr茅tation), r茅gression lin茅aire simple et multiple, analyse de la variance 脿 un crit猫re
Capacit茅 d'utiliser couramment un ordinateur personnel : manipulation de fichiers, connaissance (茅l茅mentaire) de l'utilisation de Windows, Word, Excel, Internet Explorer, ainsi que de la plate-forme Moodle.

Th猫mes abord茅s

Les th猫mes abord茅s dans les cours et exercices sont les suivants : - Etapes d'une analyse statistique de donn茅es sur ordinateur. - Classes de logiciels de statistique. - Graphisme en statistique : les graphiques utiles et leur mise en oeuvre efficace. - Utilisation de logiciels statistiques 脿 menus pour la r茅alisation d'analyses statistiques de base. - Nettoyage de donn茅es. - Programmation avec le langage R. - Programmation en SAS.

Acquis
d'apprentissage

A la fin de cette unit茅 d鈥檈nseignement, l鈥櫭﹖udiant est capable de :
1	A. Eu 茅gard au r茅f茅rentiel AA du programme de master en statistique, orientation g茅n茅rale, cette activit茅 contribue au d茅veloppement et 脿 l'acquisition des AA suivants: de mani猫re prioritaire : 1.3, 2.2, 2.5, 3.2, 3.3, 3.4, 4.1, 4.2, 4.4, 5.2, 5.3, 5.5 de mani猫re secondaire : 2.3 Eu 茅gard au r茅f茅rentiel AA du programme de master en statistique, orientation biostatistique, cette activit茅 contribue au d茅veloppement et 脿 l'acquisition des AA suivants: de mani猫re prioritaire : 1.3, 2.2, 2.5, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 4.1, 4.2, 5.2, 5.4, 5.6 de mani猫re secondaire : 2.3 B. Au terme du cours, les 茅tudiants auront acquis une vue critique des diff茅rentes classes de logiciels de statistique disponibles sur le march茅 et des connaissances en graphisme statistique. Ils seront aussi capables de r茅aliser des analyses statistiques de base sur ordinateur 脿 l'aide de divers logiciels (SAS, R, Excel, SPSS, JMP) et de programmer des algorithmes et manipuler des fichiers de donn茅es complexes avec des logiciels plus avanc茅s (SAS et R).

Contenu

Cours magistral : Etapes d'une analyse statistique de donn茅es sur ordinateur. Introduction au diff茅rentes classes de logiciels de statistique. 聽Pr茅sentation graphique de donn茅es. 聽Introduction aux logiciels statistiques, Initiation 脿 l'utilisation de la salle informatique. Etudes de cas d'analyse d'ensemble de donn茅es par des m茅thodes statistiques de base. G茅n茅ration de nombres al茅atoires. Probl猫me num茅riques rencontr茅s en r茅gression. Introduction 脿 R et SAS. Communication entre les diff茅rents logiciels et langages (R, SAS, etc...).

Exercices : Exercices de programmation en SAS et R. Etudes de cas avec les logiciels SPSS ou JMP.

M茅thodes d'enseignement

Le cours est compos茅 d'expos茅s magistraux 茅toff茅s de d茅monstrations de logiciels statistiques et de s茅ances d'exercices d'utilisation des logiciels qui visent 脿 donner une autonomie maximum 脿 l'茅tudiant : chaque 茅tudiant travaille 脿 son rythme sur base de documents 茅volutifs.

Modes d'茅valuation
des acquis des 茅tudiants

Dans le cadre de ce cours, les 茅tudiant路es sont 茅valu茅路es de deux mani猫res :

• Activit茅 A : l鈥檈虂valuation continue certificative consistant en 2 travaux obligatoires 脿 remettre en cours de quadrimestre selon un calendrier fix茅 en d茅but de quadrimestre (10% de la note finale)
• Activit茅 B : un examen 茅crit sur ordinateur en session (90% de la note finale)

La note finale est la moyenne pond茅r茅e des notes A et B. Dans la note finale, la partie A vaut pour 2/20 et la partie B vaut pour 18/20.
D茅tails concernant l鈥檃ctivit茅 A :
Les deux travaux OBLIGATOIRES sont des projets de programmation en SAS et R. Attention, les travaux obligatoires sont 脿 r茅aliser pendant le premier quadrimestre suivant un calendrier qui vous sera communiqu茅 au d茅but de cours. En cas de non r茅alisation d鈥檃u moins un des travaux ou de remise tardive, une note d'absence "A" sera la note finale du cours.
D茅tails concernant l鈥檃ctivit茅 B :
L'examen 茅crit, 脿 livre ouvert et sur ordinateur consiste en 2 parties :

1. la r茅solution d'茅tudes de cas de statistique de base avec le et SPSS ou JMP,
2. des questions de programmation SAS et des questions de programmation R.

La note finale de l鈥檈xamen 茅crit sera constitu茅e de 2 parties int茅gr茅es. La r茅ussite de ces deux parties est indispensable pour d茅montrer les comp茅tences et connaissances d茅finies dans les acquis d鈥檃pprentissage de l鈥檜nit茅 d鈥檈nseignement. La r茅ussite de l鈥檈xamen 茅crit ne peut 锚tre obtenue que moyennant la r茅ussite 脿 chacune des parties d鈥櫭﹙aluation.

Ressources
en ligne

Site Moodle:聽

Facult茅 ou entit茅
en charge

> LSBA