ADBS0001-1 : Statistics

Study Programmes 2023-2024

ADBS0001-1

Statistics, Statistics

Duration :

30h Th

Number of credits :

Bachelor's degree: Executive assistant		3

Lecturer :

Fabrice Ferauche

Coordinator :

Fabrice Ferauche

Language(s) of instruction :

French language

Organisation and examination :

Teaching in the second semester

Units courses prerequisite and corequisite :

Prerequisite or corequisite units are presented within each program

Learning unit contents :

Le cours commence par une introduction à la statistique descriptive. Distinctions entres les différents types de variables statistiques (qualitatives et quantitatives). L'objectif du cours est de savoir représenter chacune de ces variables, et d'utiliser des outils mathématiques qui permettent d'en obtenir diverses informations (moyenne, variance, écart-type, coefficient de corrélation, etc.).

Calculs de probabilités + exercices

Introduction à l'inférence statistique. Variables aléatoires : Loi de probabilité, loi de répartition (loi binomiale, loi hypergéométrique, loi normale, loi de Poisson, ... ) + exercices.

Compléments de statistiques/probablilités.

Les problèmes proposés seront en partie résolus sur Excel.

Learning outcomes of the learning unit :

En termes de savoirs, l'étudiant sera capable de: Distinguer les variables quantitatives et qualitatives et savoir quelle type de représentation en statistiques descriptives utiliser.
En termes de savoir-faire, l'étudiant sera capable de : Définir et calculer l'espérance, la variance, la covariance et le coefficient de corrélation de variables aléatoires discrètes. Décrire (via mesures et graphes) des données statistiques.
En termes de savoir-être ou de savoir-devenir, l'étudiant sera capable de : Faire preuve de rigueur dans la résolution de problèmes mathématiques.

Prerequisite knowledge and skills :

maitrise des mathématiques et de l'algèbre de base.
Maitriser les bases d'excel.

Planned learning activities and teaching methods :

Le cours est divisé en séances de cours magistrales (accompagnées d'exemples) et d'exercices.

Mode of delivery (face to face, distance learning, hybrid learning) :

Présence au cours recomandée.
En cas de conditions covid, le cours se fera à distance.

Toute activité organisée durant le quadrimestre (par exemple une conférence), non dispensée par l'enseignant, et qui est en rapport avec la matière de l'activité d'apprentissage, compte dans les heures de ladite activité d'apprentissage. La matière abordée par l'activité en question pourra faire l'objet d'une évaluation, qu'elle soit continue ou certificative.