2025-2026
Code | Titulaire(s) | Langue(s) d'enseignement | Langue(s) d'évaluation | Théorie | Pratique | Période(s) | Année académique |
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E-CMTH-503 |
| français | français | 24 | 0 | Q1 | 2025-2026 |
Connaissances
- Reconnaître et distinguer les mesures de tendance centrale
- Reconnaître et distinguer les mesures de dispersion
- Identifier les types de représentations graphiques et leur usage approprié : histogramme, diagramme en secteurs, nuage de points
- Comprendre la notion de corrélation et le rôle de la droite de régression simple dans l’analyse des relations entre variables immobilières (par exemple prix et surface, loyer et localisation)
Aptitudes
- Calculer correctement les indicateurs statistiques descriptifs à partir de données immobilières
- Construire des représentations graphiques pertinentes pour illustrer des séries de données immobilières
- Comparer plusieurs ensembles de données à l’aide de leurs indicateurs statistiques et en dégager la conclusion correcte parmi des choix proposés
- Interpréter les résultats d’une analyse descriptive appliquée à des situations immobilières (par exemple prix au m², dispersion des loyers, évolution des surfaces offertes)
- Identifier la présence d’une corrélation simple entre deux variables et représenter une droite de régression dans un cas pratique lié à l’immobilier
Compétences
- Mobiliser les outils statistiques descriptifs pour analyser des données immobilières simples et produire un résumé pertinent
- Sélectionner la méthode ou la représentation graphique la plus adaptée pour communiquer clairement des informations chiffrées liées à l’immobilier
- Vérifier la cohérence et la plausibilité de données immobilières avant leur exploitation (par exemple détection de valeurs aberrantes dans une série de prix ou de loyers)
- Interpréter correctement les résultats statistiques afin d’appuyer une conclusion professionnelle dans un contexte immobilier
- Introduction aux notions statistiques de base : population, échantillon, variables qualitatives et quantitatives
- Mesures de tendance centrale : moyenne, médiane, mode
- Mesures de dispersion : variance, écart-type, coefficient de variation
- Représentations graphiques : histogramme, diagramme en secteurs, nuage de points
- Corrélation et droite de régression simple : principes, interprétation et applications au marché immobilier
Type de support
Syllabus
Références
support de cours
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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.