3 crédits
15.0 h + 15.0 h
Q2
Enseignants
El Ghouch Anouar;
Langue
d'enseignement
d'enseignement
Français
Préalables
Maîtrise de la langue française niveau dernière année secondaire.
Thèmes abordés
Ce cours propose une introduction active aux méthodes exploratoires et aux principes fondamentaux de la statistique. Des bases de données réelles de plus ou moins grande taille sont utilisées pour présenter les indices numériques et outils graphiques d'analyse descriptive et permettre à l'étudiant de découvrir et développer ses compétences opérationnelles en traitement de données. Via des simulations, des notions fondamentales de l'inférence statistique telles quel l'échantillonnage, l'estimation ponctuelle et par intervalle seront ensuite présentées empiriquement et appliquées à différents contextes réels.
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
| 1 | Au terme de ce cours, l'étudiant sera capable de
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La contribution de cette UE au développement et à la maîtrise des compétences et acquis du (des) programme(s) est accessible à la fin de cette fiche, dans la partie « Programmes/formations proposant cette unité d’enseignement (UE) ».
Contenu
- Présentation de bases de données typiques dans différents domaines d'application utilisées pour illustrer le cours (données météo, résultats d'enquêtes, essais cliniques, données o-mics, données boursières, données de réseau (sociaux et autres) etc)
- Structuration de données statistiques et nature des variables (quantitatives discrètes/continues, qualitatives nominales/ordinales)
- Outils numériques pour résumer des données en fonction de leur nature : tableaux de fréquence, indices de position (mode, médiane, moyenne), indices de dispersion (étendue, écart interquartile, écart-type, variance, coefficient de variation), percentiles, coefficient de corrélation.
- Outils graphiques pour résumer des données : histogramme, fonction de distribution empirique, diagramme en barres, box-plot, graphique temporel, graphe X-Y (simple ou matriciel), Q-Q-plot
- Notion de modèle et ajustement d'un modèle linéaire ou polynomial (régression linéaire) par méthode des moindres carrés
- Notions d'expérience aléatoire. Loi uniforme discrète/continue, binomiale et normale. Algorithmes de génération de nombres liés.
- Principe de l'échantillonnage aléatoire simple et de l'estimation.
- Notion intuitive de distribution d'échantillonnage et d'intervalle de confiance
- Application à la moyenne (et à la variance) en distribution normale.
- Initiation à un langage de programmation statistique (comme R) et application de l'ensemble à la programmation en R (ou autre langage) et application de ces outils aux données concrètes via l'utilisation du logiciel "R" (approche par projet d'analyse des données)
Méthodes d'enseignement
Le cours sera constitué - d'exposés qui présenteront la matière sur base d'exemples, - de séances d'exercices visant à mettre systématiquement en pratique les différentes notions vues au cours sur des cas bien ciblés, - d'études de cas (projets) qui donneront l'occasion à l'étudiant d'appliquer les outils d'analyse statistique de données. L'approche pédagogique utilisée privilégiera l'apprentissage actif des étudiants et tentera de respecter les orientations pédagogiques proposées par la Faculté.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
- Devoirs à rendre chaque semaine (en préparation aux TPs ou post TPs)
- Examen sur ordinateur : étude de cas - data management
- Examen écrit.
Autres infos
COURS (7x2H)
TPs (en salle informatique)
- C1 : Enjeux et Nature des données statistiques, structuration, problèmes et questions types de traitement de données (inférence en expérimentation/sondage, résumé de grands ensembles de données (météo-marketing), qui seront traités dans le cours. Mini Introduction au langage de programmation R
- C2 : Indices et tables pour résumer une ou deux variables quantitatives ou catégorielles
- C3 : Graphiques sur une et deux variables (et plus). Notions de distributions liées
- C4 : Modélisation statistique : méthode des moindres carrés, régression simple, polynomiale.
- C5 : Distributions uniforme, binomiale, normale. QQ plot. Simulation de distributions statistiques
- C6 et C7 : Notion d'échantillonnage - estimation - distribution d'échantillonnage et intervalle de confiance - application à la distribution normale
TPs (en salle informatique)
- TP1 : Introduction au langage de programmation R (comme une calculatrice graphique puissante)
- TP2, TP3 : Traitement de données avec R : lecture, écriture, mise en forme d'un tableau de données, résumés et graphiques de base, moindres carrés
- TP4 Projet 1 : traitement de données (base de données d'observations météo)
- TP5 et TP6 : Échantillonnage, simulation, intervalles de confiances...
- TP7 Projet 2 : simulation et observation d'un procédé expérimental
Faculté ou entité
en charge
en charge
SC
