Méthodes quantitatives de gestion

Enseignants

Vande Kerckhove Corentin;

Langue
d'enseignement

Français

Préalables

/

Thèmes abordés

Partie Statistique

• Probabilités : concepts de base, variables aléatoires et lois de probabilité, lois discrètes particulières, lois continues particulières ;
• Inférence statistique : échantillonnage et distributions d'échantillonnage, estimation ponctuelle de paramètres, estimation par intervalles de confiance, tests d'hypothèses.

Partie Mathématiques de gestion

• Analyse : dérivées et dérivées partielles, fonctions logarithmiques et exponentielles ;
• Calcul matriciel : matrices et vecteurs, inverse d'une matrice et applications.

Acquis
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 de comprendre les concepts statistiques et mathématiques utilisés en gestion.

Contenu

Au travers de ce cours, l'étudiant découvrira un ensemble de méthodes et d'outils lui permettant d'aborder la gestion au travers de méthodes quantitatives. 

Le cours est divisé en deux partie de taille égale: la partie mathématique et la partie statistique. La partie mathématique préparera l'étudiant aux principes mathématiques omniprésents dans monde de la gestion. Elle abordera chacun des thèmes en partant des concepts de base jusqu'à leurs applications dans le domaine de la gestion. La partie statistique préparera l'étudiant à l'analyse statistique de données.

Méthodes d'enseignement

• Cours magistral : présentation des concepts d'un point de vue pratique, exemples intéractifs 
• Exercices guidés, associés au cours, organisés en groupes

Modes d'évaluation
des acquis des étudiants

Examen écrit

Ressources
en ligne

Toutes les ressources du cours se trouvent sur le Student Corner du cours.
Intitulé du cours du moodle : MQANT1326 - Méthodes quantitatives de gestion
Clef du cours : communiqué au premier cours
Outil en ligne pour visualisation de fonction :
https://www.geogebra.org/

Outil en ligne pour l'analyse statistique :
https://colab.research.google.com/
 

Bibliographie

• ANDERSON D., SWEENEY D., WILLIAMS T. (2015), Statistiques pour l'économie et la gestion, De Boeck Université
• SYDSAETER K., HAMMOND P., STROM A. (2020), Mathématiques pour l'économie, Pearson.

Faculté ou entité
en charge

CLSM