Statistiques et probabilités

A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de :

• 1.1 Faire preuve d’indépendance intellectuelle dans le raisonnement, porter un regard critique et réflexif sur les savoirs.
• 2.3 Maîtriser un socle de savoirs dans le domaine des méthodes quantitatives et de l’économie (en particulier, les probabilités, qui sont à la base de l’apprentissage automatique et des algorithmes “big data”). 
• 3.2 Mener un raisonnement analytique clair et structuré en appliquant et, en adaptant si nécessaire, des cadres conceptuels et des modèles scientifiquement fondés pour décrire et analyser un problème simple mais concret.
• 3.4 Analyser et interpréter des résultats ou des propositions jusqu’à la critique argumentée. 

• De représenter une expérience aléatoire à l’aide du modèle probabiliste.
• De démontrer les propriétés de base associées aux concepts de probabilité, d’espérance, variance, covariance,...
• D'évaluer la probabilité d’un événement survenant dans une expérience aléatoire simple.
• De calculer une série d’indicateurs liés à une ou plusieurs variables aléatoires (espérance, variance, distribution de probabilité, covariance, corrélation).
• D’appliquer le théorème central limite en vue d’estimer une probabilité, un intervalle de confiance, une marge d’erreur maximale ou une taille minimale d’échantillon.