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MATH2010-2 | |||||
Statistiques 1
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Duration :
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Statistiques : 24h Th Informatique appliquée aux statistiques : 24h Pr |
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Number of credits :
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Lecturer :
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Statistiques : Vincent Thomas
Informatique appliquée aux statistiques : Vincent Thomas |
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Coordinator :
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Vincent Thomas | |||||
Language(s) of instruction :
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French language | |||||
Organisation and examination :
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Teaching in the first semester, review in January | |||||
Units courses prerequisite and corequisite :
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Prerequisite or corequisite units are presented within each program | |||||
Learning unit contents :
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Statistiques
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Définition fondamentales, types de variables; Statistique descriptive univariée: graphiques, paramètres de tendance centrale, de dispersion et d'asymétrie; Statistique descriptive bivariée: quantitative (covariance et régression), qualitative; Notion de probabilité, variable aléatoire; Distribution binomiale, normale, de Poisson; Echantillonnage; Introduction aux intervalles de confiance. |
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Informatique appliquée aux statistiques
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Le cours sera axé sur l'utilisation du logiciel Excel pour traiter des données statistiques. | |||||
Learning outcomes of the learning unit :
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Statistiques
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Permettre aux étudiants de :
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Informatique appliquée aux statistiques
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Introduction à Excel et à l'analyse des données
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Prerequisite knowledge and skills :
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Statistiques
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Solides notions de mahématiques, de somme, d'intégration. Notation mathématique. |
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Informatique appliquée aux statistiques
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Toutes les notions vues dans les cours de mathématique et de statistique de l'unité d'enseignement. Utilisation d'un ordinateur et ses périphériques. |
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Planned learning activities and teaching methods :
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Statistiques
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Exposés théoriques illustrés de nombreux exercices. Parallèles réguliers avec le cours d'informatique pour statistiques. |
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Informatique appliquée aux statistiques
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Cours réalisé à l'aide d'ordinateurs | |||||
Mode of delivery (face to face, distance learning, hybrid learning) :
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Statistiques
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Présentiel | |||||
Informatique appliquée aux statistiques
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Présentiel principalement - l'une ou l'autre session en ligne pourraient avoir lieu. Les étudiants progresseront à leur rythme sur base d'un syllabus selon une dynamique d'auto-apprentissage guidée par le professeur. Lors du cours, les étudiants seront amenés à construire un fichier Excel comportant plusieurs classeurs couvrant différents domaines de l'analyse statistique de données. |
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Recommended or required readings :
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Statistiques
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Documents de références:
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Informatique appliquée aux statistiques
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Contenu sites Microsoft. | |||||
Assessment methods and criteria :
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Statistiques
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Examen écrit portant sur la théorie et les exercices | |||||
Informatique appliquée aux statistiques
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Le mode d'évaluation consistera à présenter oralement un classeur Excel comportant plusieurs feuilles avec, au minimum : - une répartition en classes de données statistiques mesurées, la présentation de ses principaux paramètres, la présentation de la distribution associée, la comparaison graphique avec une distribution théorique (loi normale recommandée) ainsi que, si c'est pertinent, une inférence par intervalle de confiance - une analyse de données par tableau croisé dynamique - une analyse de corrélation (pertinente - sans facteurs de confusion) L'étudiant pourra choisir les données et thèmes étudiés selon ses centres d'intérêt. Le classeur Excel sera fourni au professeur par email ou par TEAMS avant le début officiel de la session d'examen. |
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Work placement(s) :
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Organizational remarks :
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Statistiques
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Cours en présentiel | |||||
Contacts :
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Statistiques
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Le pofesseur peut être contacté à l'aide des outils mis en place par l'école. | |||||
Informatique appliquée aux statistiques
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Le professeur peut être contacté grâce aux outils numériques fournis par l'école. | |||||