2024-2025
| Code | Titulaire(s) | Langue(s) d'enseignement | Langue(s) d'évaluation | Théorie | Pratique | Période(s) | Année académique |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| K-CMTH-460 | ABRAHAM Christophe | français | français | 15 | 0 | A | 2024-2025 |
Connaissances
- L'étudiant sera capable d'énoncer les principes fondamentaux de l'analyse des données d'un point de vue descriptif et inférentiel.
Aptitudes
- L'étudiant sera capable d'appliquer les principes fondamentaux de l'analyse des données d'un point de vue descriptif et inférentiel.
Compétences
- L'étudiant sera capable d'analyser et partitionner un problème complexe, identifier les variables, les corréler par des modèles de référence éventuels et le résoudre.
1) Statistique Descriptive
Réduction aux paramètres
Paramètres de tendance centrale (moyenne, médiane, mode)
Paramètres de dispersion (variance, écart-type, étendue)
Représentations graphiques
2) 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
Type de support
Syllabus
Références
Support de cours : Statistiques 2.16.2 Référence(s) bibliographique(s): voir support
Les usages de l’Intelligence Artificielle dans l’enseignement supérieur sont référencés et détaillés au sein d'une charte institutionnelle. Consultez le site https://ia.condorcet.be pour plus d'informations.