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.
5 crédits
45.0 h + 20.0 h
Q2
Enseignants
Petitjean Mikael;
Langue
d'enseignement
d'enseignement
Français
Préalables
- MQANT1224 - Mathématiques de gestion 2
- MQANT1221 - Inférence statistique ou
- MQANT1326 - Méthodes quantitatives de gestion
Le(s) prérequis de cette Unité d’enseignement (UE) sont précisés à la fin de cette fiche, en regard des programmes/formations qui proposent cette UE.
Thèmes abordés
- Introduction à l'enregistrement et au traitement exploratoire (descriptif) des données
- Associations statistiques
o Corrélation linéaire
o Tests de comparaison de deux paramètres (moyennes, variances)
- Régression linéaire
droite de régression
o Généralisation de l'analyse de régression au cas multivarié
o Propriétés des estimateurs des paramètres
o Formulation et logique des tests d'hypothèse relative aux paramètres
o Modèles multivariés linéarisables
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
| 1 | Au terme de cet enseignement, l'étudiant sera capable : en termes de savoir de o traiter de façon rigoureuse, sans formalisme excessif, des problèmes d'inférence statistique relatifs aux principaux tests de comparaison de deux ou plusieurs paramètres ; o appliquer les principes et la méthode de la régression multiple à l'estimation de modèles, linéaires ou linéarisables, à une ou à plusieurs variables explicatives. en termes de savoir-faire de o se poser des questions pertinentes d'un point de vue managérial, à propos d'un cas proposé et des caractéristiques des données accessibles o choisir la démarche statistique adaptée et l'appliquer ; o apporter des réponses méthodologiquement correctes au problème posé par une interprétation rigoureuse des résultats à la fois sur le plan statistique et sur le plan managérial. |
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) ».
Méthodes d'enseignement
- Cours magistral
- Exercices associés au cours organisés par groupes
- Analyse de cas
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
Examen oral
Bibliographie
- GIARD V. (2003), Statistique appliquée à la Gestion, 8e éd., Economica.
- JOHNSTON J., DINARDO J. (1999), Méthodes Econométriques, Economica, traduction de JOHNSTON J., DINARDO J. (1997), Econometric Methods, 2th ed. Mc Graw-Hill.
Faculté ou entité
en charge
en charge
CLSM
