Sciences économiques, juridiques et de gestion (Tournai)
Statistiques 1.1

2025-2026

Informations Générales
Code
E-TMTH-326
Année académique
2025-2026
Théorie
24
Pratique
0
Période(s)
Q1
Langue d'enseignement
français
Langue d'évaluation
français
Titulaire(s)
  • CHEVALIER Philippe
  • N.

Acquis d'apprentissage - Au terme de l'activité d'apprentissage, l'étudiant sera capable de

Connaissances

Définir, expliquer et démontrer les principes fondamentaux de la statistique descriptive abordés lors des activités d'apprentissage et pouvoir faire un lien avec des applications pratiques

Aptitudes

Résoudre des exercices et des applications issus de divers domaines statistiques en utilisant les notions vues durant les activités d'apprentissage. Synthétiser des informations en se basant sur les connaissances acquises durant les activités d'apprentissage. Pouvoir en extraire une représentation graphique tout cela en s'appuyant sur des outils informatiques.

Compétences

Interpréter rigoureusement des synthèses statistiques Choisir des outils pertinents adaptés aux problèmes rencontrés et aux évolutions prévisibles

Contenu de l'Activité d'Apprentissage

Variables et plans expérimentaux Statistiques descriptives Les tests d'hypothèse

Méthode d'enseignement des apprentissages

  • Cours magistraux
  • Travaux pratiques
  • Exercices dirigés

Supports principaux

Type de support

Syllabus

Références

Compilation

Epreuve Intégrée : Première Session
Mode d'évaluation: Sans objet
Travail journalier: 100%
Examen: 0%
Dispositions:
L'évaluation de l’unité portera sur les matières vues lors de l'apprentissage ainsi que sur les projets réalisés lors de la formation. Elle se reposera sur des contrôles et/ou épreuves pratiques qui seront proposés lors des séances d’apprentissage organisées pour cette unité.
L'étudiant devra être capable d'expliquer, de modifier et d'améliorer les exemples et projets réalisés lors de la formation.
Un mini projet personnel pourrait aussi être demandé en fin de quadrimestre afin de finaliser l'apprentissage.
Les points obtenus grâce au travail journalier de l’étudiant évalué au travers des contrôles, épreuves pratiques, projet(s) proposés lors des séances d’apprentissage constitueront la totalité de la note finale de la session de JANVIER.
Les points obtenus lors de cette session de JANVIER seront reportés dans la note finale de la session de rattrapage en JUIN mais aussi dans la note finale de la seconde session, avec un poids de 40%.
Les 60% restants de la note finale de la seconde session et de la session de rattrapage (JUIN) proviendront de travaux et/ou projets qui seront proposés aux étudiants.
Les étudiants devront expliquer oralement leurs travaux le cas échéant.
Les modalités relatives à la réalisation et au dépôt de ces travaux seront précisées début deuxième quadrimestre, pour l'examen de rattrapage de la session de JUIN et fin du deuxième quadrimestre pour l'examen de seconde session.
Epreuve Intégrée : Deuxième Session
Mode d'évaluation: Epreuve pratique
Travail journalier: 40%
Examen: 60%
Dispositions:
Le travail journalier obtenu grâce aux évaluations des épreuves demandées lors des séances d'apprentissage organisées pour cette unité, seront maintenus dans la note finale de la seconde session avec un poids de 40% (de la note finale).
Les 60% restants de cette note finale se reposeront sur un travail ou des travaux à réaliser et à déposer en début de seconde session. Ces travaux constitueront l’examen.
L’étudiant pourrait être appelé à expliquer oralement ces travaux le cas échéant.
La date des dépôts pour les travaux de seconde session sera précisée à la fin du 2ème quadrimestre.

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.