En raison de la crise du COVID-19, les informations ci-dessous sont susceptibles d’être modifiées,
notamment celles qui concernent le mode d’enseignement (en présentiel, en distanciel ou sous un format comodal ou hybride).
4 crédits
30.0 h + 15.0 h
Q1
Enseignants
Bogaert Patrick;
Langue
d'enseignement
d'enseignement
Français
Préalables
LBIR1110
LBIR1111
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.
LBIR1111
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 au calcul des probabilités - Variables aléatoires discrètes et continues: fonction de probabilités et de densité, fonction de répartition, espérance, variance et autres caractéristiques - Principales distributions statistiques - Couples de variables aléatoires et vecteurs aléatoires: distribution conjointe, distributions marginales et conditionnelles, indépendance, covariance et corrélation, espérance et variance conditionnelle - Introduction à la statistique - Statistiques descriptives - Notions d'estimateurs et qualités des estimateurs - Inférence concernant une moyenne et une variance: estimateurs, distributions d'échantillonnage - Notion d'intervalle de confiance à une moyenne.
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
1 |
a. Contribution de l'activité au référentiel AA (AA du programme) 1.1, 2.1 b. Formulation spécifique pour cette activité des AA du programme (maximum 10) A la fin de cette activité, l'étudiant est capable de · Nommer, décrire et expliquer les concepts théoriques relatifs à la théorie des probabilités ; · Manipuler les expressions mathématiques de manière formelle et avec une notation rigoureuse en vue d'en déduire de nouvelles expressions utiles ou des résultats théoriques recherchés ; · Reformuler l'énoncé textuel d'un problème dans un formalisme mathématique et probabiliste non ambigu, en utilisant les concepts et outils théoriques adéquats ; · Résoudre un problème appliqué en suivant une approche déductive basée sur la manipulation correcte et utile des expressions ; · Valider la cohérence interne de la formalisation et de la solution d'un problème de calcul des probabilités sur base des contraintes logiques induites par la théorie. |
Contenu
Introduction au calcul des probabilités - Variables aléatoires discrètes et continues: fonction de probabilités et de densité, fonction de répartition, espérance, variance - Principales distributions statistiques - Couples de variables et vecteurs aléatoires: distribution conjointe, distributions marginales et conditionnelles, indépendance, covariance et corrélation, espérance et variance conditionnelle - Introduction à la statistique - Statistiques descriptives - Notions d'estimateurs et qualités des estimateurs - Inférence concernant une moyenne et une variance: estimateurs, distributions d'échantillonnage - Notion d'intervalle de confiance à une moyenne.
Méthodes d'enseignement
En raison de la crise du COVID-19, les informations de cette rubrique sont particulièrement susceptibles d’être modifiées.
Cours en auditoire et séances d'exercices supervisées
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
En raison de la crise du COVID-19, les informations de cette rubrique sont particulièrement susceptibles d’être modifiées.
L'examen est écrit et à livre ouvert (uniquement avec le support original). Il consiste en des exercices à résoudre et sa durée est d'environ 3 heures.
Autres infos
Le cours fait appel à un support particulier qui est payant et jugé obligatoire, à savoir :
P. Bogaert (2005). Probabilités pour scientifiques et ingénieurs. Editions De Boeck.
P. Bogaert (2005). Probabilités pour scientifiques et ingénieurs. Editions De Boeck.
Ressources
en ligne
en ligne
Moodle
Faculté ou entité
en charge
en charge
AGRO
Force majeure
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
Examen écrit de 2h - Moodle quiz
Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)
Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
Master [120] en science des données, orientation statistique
Mineure en statistique, sciences actuarielles et science des données
Master de spécialisation interdisciplinaire en sciences et gestion de l'environnement et du développement durable
Master [120] en sciences et gestion de l'environnement