Sciences économiques, juridiques et de gestion (Tournai) Statistiques 2.1
2025-2026
Code
Titulaire(s)
Langue(s) d'enseignement
Langue(s) d'évaluation
Théorie
Pratique
Période(s)
Année académique
E-TMTH-951
FREMAL Sébastien
N.
français
français
24
0
Q1
2025-2026
Informations Générales
Code
E-TMTH-951
Année académique
2025-2026
Théorie
24
Pratique
0
Période(s)
Q1
Langue d'enseignement
français
Langue d'évaluation
français
Titulaire(s)
FREMAL Sébastien
N.
Acquis d'apprentissage - Au terme de l'activité d'apprentissage, l'étudiant sera capable de
Connaissances
Au terme de l'activité d'apprentissage, les étudiants seront capables de : - Identifier les formules à utiliser pour résoudre à un problème faisant appel aux probabilités. - Identifier la nature d'une variable aléatoire caractéristique. - A partir d'un ensemble de données se rapportant à un sujet quelconque, être capable d'identifier les éléments porteurs d'informations qui valent la peine d'être analysés en profondeur. - Identifier les tests d'hypothèses adéquats à employer pour l'induction des caractéristiques d'un groupe général à partir de celles d'un groupe particulier.
Aptitudes
Au terme de l'activité d'apprentissage, les étudiants seront capables de : - Manipuler les formules étudiées dans le cadre de cette activité d'apprentissage pour résoudre de problèmes de probabilités. - Calculer les valeurs que peuvent prendre des variables aléatoires caractéristiques (Poisson, binomiale, normale...).
Les étudiants seront aussi capables d'utiliser les logiciels R et RStudio pour : - Calculer des indicateurs mathématiques. - Représenter graphiquement les valeurs prises par une variable. - Construire un intervalle de confiance pour une moyenne et une proportion . - Réaliser un test d'hypothèse (unilatéral et bilatéral) pour une moyenne et pour une proportion. - Réaliser des tests d'hypothèse pour observer l'influence que deux variables peuvent avoir l'une sur l'autre.
Compétences
Au terme de l'activité d'apprentissage (AA), les étudiants seront capables de : - Partir d'un problème concret rédigé en langage courant, et le traduire dans un langage mathématique afin de pouvoir le résoudre à l'aide des aptitudes acquises dans le cadre de cette activité d'apprentissage. - Formuler les hypothèses qui permettront de tirer des informations statistiquement valables à partir d'un ensemble de données. -Synthétiser les résultats obtenus suite à une série d'analyses afin de tirer des conclusions générales sur l'ensemble de données qui est étudié.
Contenu de l'Activité d'Apprentissage
Introduction aux probabilités Inférence statistique (élaboration d'estimateurs et tests d'hypothèses).
Méthode d'enseignement des apprentissages
Cours magistraux
Travaux pratiques
Exercices dirigés
Supports principaux
Type de support
Syllabus
Références
Syllabus théorique écrit par Sébastien Frémal "Statistiques avec R" écrit par Sébastien Frémal
Sources, références et supports éventuels
/
Epreuve Intégrée : Première Session
Mode d'évaluation
Travail journalier
Examen
Dispositions
Epreuve écrite
50%
50%
La partie probabilités sera évaluée via un examen écrit. Un formulaire fourni par l'enseignant pourra être imprimé par les étudiants et utilisé pour cet examen. La partie inférence statistique sera évaluée via un projet qui sera réalisé par les étudiants tout au long du quadrimestre. Les étudiants utiliseront les logiciels R et RStudio pour réaliser ce projet.
Epreuve Intégrée : Deuxième Session
Mode d'évaluation
Travail journalier
Examen
Dispositions
Epreuve pratique
0%
100%
La partie probabilités et la partie inférence statistique seront évaluées via un examen écrit. Dans un premier temps, un formulaire fourni par l'enseignant pourra être imprimé par les étudiants afin de répondre, sur papier, aux questions concernant la partie probabilité. Les étudiants utiliseront ensuite leurs ordinateurs personnels afin de répondre aux questions concernant la partie inférence statistique. Pour cette partie, les étudiants pourront disposer de leurs notes de cours. Ils devront utiliser les logiciels R et RStudio afin de répondre aux questions.
Epreuve Intégrée : Première Session
Mode d'évaluation:Epreuve écrite
Travail journalier:50%
Examen:50%
Dispositions:
La partie probabilités sera évaluée via un examen écrit. Un formulaire fourni par l'enseignant pourra être imprimé par les étudiants et utilisé pour cet examen. La partie inférence statistique sera évaluée via un projet qui sera réalisé par les étudiants tout au long du quadrimestre. Les étudiants utiliseront les logiciels R et RStudio pour réaliser ce projet.
Epreuve Intégrée : Deuxième Session
Mode d'évaluation:Epreuve pratique
Travail journalier:0%
Examen:100%
Dispositions:
La partie probabilités et la partie inférence statistique seront évaluées via un examen écrit. Dans un premier temps, un formulaire fourni par l'enseignant pourra être imprimé par les étudiants afin de répondre, sur papier, aux questions concernant la partie probabilité. Les étudiants utiliseront ensuite leurs ordinateurs personnels afin de répondre aux questions concernant la partie inférence statistique. Pour cette partie, les étudiants pourront disposer de leurs notes de cours. Ils devront utiliser les logiciels R et RStudio afin de répondre aux questions.
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.