2025-2026
| Code | Titulaire(s) | Langue(s) d'enseignement | Langue(s) d'évaluation | Théorie | Pratique | Période(s) | Année académique |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| P-MMTH-321 | BORZEE Frédéric | français | français | 20 | 0 | Q2 | 2025-2026 |
Connaissances
Au terme de l'AA, l'étudiant sera capable de définir les différentes méthodes d'analyse statistiques ainsi que les notions de probabilités.
Aptitudes
Au terme de l'AA, l'étudiant sera capable d'appliquer les différents concepts de probabilités et statistiques à des données réelles.
Compétences
Au terme de l'AA, l'étudiant sera capable de résoudre des problèmes statistiques et de probabilité et analyser en profondeur des données statistiques liées à son futur mémoire.
- Intro aux probabilités
- Probabilités conditionnelles et Théorème de Bayes
- Variables aléatoires
- Variables aléatoires discrètes particulières
- Normale et autres variables continues
- Intervalles de confiance et analyse statistique
Type de support
Syllabus
Références
Syllabus de cours.
Couty-Fredon, F., Debord, J., & Fredon, D. (2018). Probabilités et statistiques. Dunod. Hamon, A., & Jégou, N. (2008). Statistique descriptive – Cours et exercices corrigés. Presses universitaires de Rennes. Ouellet, G. (1998). Statistique et probabilités. Le Griffon d'argile. Chevalier, A., Degen, D., Docq, C., Krysinska, M., Cuisinier, G., & Hauchart, C. (2012). Référentiel de mathématiques. Bruxelles?: De Boeck.
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.