Note du 29 juin 2020
Sans connaitre encore le temps que dureront les mesures de distances sociales liées à la pandémie de Covid-19, et quels que soient les changements qui ont dû être opérés dans l’évaluation de la session de juin 2020 par rapport à ce que prévoit la présente fiche descriptive, de nouvelles modalités d’évaluation des unités d’enseignement peuvent encore être adoptées par l’enseignant ; des précisions sur ces modalités ont été -ou seront-communiquées par les enseignant·es aux étudiant·es dans les plus brefs délais.
Sans connaitre encore le temps que dureront les mesures de distances sociales liées à la pandémie de Covid-19, et quels que soient les changements qui ont dû être opérés dans l’évaluation de la session de juin 2020 par rapport à ce que prévoit la présente fiche descriptive, de nouvelles modalités d’évaluation des unités d’enseignement peuvent encore être adoptées par l’enseignant ; des précisions sur ces modalités ont été -ou seront-communiquées par les enseignant·es aux étudiant·es dans les plus brefs délais.
6 crédits
45.0 h + 10.0 h
Q1
Enseignants
Tossut Rosane;
Langue
d'enseignement
d'enseignement
Français
Thèmes abordés
Modèle mathématiques en gestion, dérivées et intégrales,
optimisation à une et à deux variables, calcul matriciel, lois
de probabilité, distributions d'échantillonnage, estimations
ponctuelles et intervalles de confiance, tests d'hypothèses
optimisation à une et à deux variables, calcul matriciel, lois
de probabilité, distributions d'échantillonnage, estimations
ponctuelles et intervalles de confiance, tests d'hypothèses
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
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A la fin de ce cours, l'étudiant sera capable de : (1.1) Expliquer et exploiter la modélisation probabiliste d'une population (2.1) Utiliser adéquatement des notions de mathématiques pour modéliser et résoudre des problèmes (2.4) Formaliser des problèmes et développer leur résolution (3.1) Résoudre des problèmes d'optimisation (3.2) Décrire et représenter graphiquement des fonctions économiques (3.2) Décrire des distributions statistiques à l'aide de paramètres approprié (3.4) Construire des intervalles de confiance pour des paramètres statistiques (3.5) Formuler et tester des hypothèses statistiques (4.4) Interpréter des paramètres et des résultats mathématiques et statistiques |
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) ».
Faculté ou entité
en charge
en charge
CLSM
