Sciences de la motricité (Charleroi)
Statistique 2.9.2

Connaissances

A l'issue de l'activité d'apprentissage, l'étudiant sera capable d'énoncer les principes fondamentaux de l'analyse des données d'un point de vue descriptif et inférentiel

Aptitudes

A l'issue de l'activité d'apprentissage, l'étudiant sera capable d'appliquer les principes fondamentaux de l'analyse des données d'un point de vue descriptif et inférentiel

1) Statistique Descriptive * Réduction aux paramètres * Paramètres de tendance centrale (moyenne, médiane, mode) * Paramètres de dispersion (variance, écart-type, étendue) * Représentations graphiques 2) Probabilité statistique et subjective * Introduction * Le hasard * Principe fondamental * Combinaisons, arrangements, permutations * Population et échantillon * Distributions des Variables (discrètes et continue) * Loi statistiques (Normale, Poisson, Student, ...) * Utilisation la table de la loi normale centrée réduite * Régression Linéaire et corrélation * Incertitudes statistiques sur les paramètres de la droite, seuil de confiance et coefficient de Student Informations complémentaires dans le support de cours ou sur l'e-campus

• Cours magistraux
• Exercices dirigés

Type de support

Syllabus

Références

Support de cours : Statistiques 2.9.2 Référence(s) bibliographique(s): voir support

Bibliographie Statistique 2BK 2BE

André Boigelot : Calcul statistique et calcul des probabilités, Université du travail Paul Pastur Charleroi Edition province du Hainaut 1979
Christian Melot : Statistiques appliquées aux études cliniques et de laboratoires Université Libre de Bruxelles édition : PUB (presse universitaire de l’ULB) 2020
Murray R Spiegle Théorie et application de la statistique 1993
Série Schaum Théorie et application de la statistique 1987
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