Analyse de données
Public Concerné
Présence et réussite aux examens
Pour l'année universitaire 2021-2022 :
- Nombre d'inscrits : 19
- Taux de présence à l'évaluation : 89%
- Taux de réussite à l'évaluation : 100%
Objectifs pédagogiques
Le cours présente des méthodes statistiques pour décrire, expliquer ou prédire une quantité à l'aide d'un ou plusieurs caractères numériques ou qualitatifs.
Capacité et compétences acquises
Savoir utiliser et interpréter le modèle linéaire.
Contenu de la formation
Rappel succinct du modèle probabiliste.
Probabilité conditionnelle et indépendance.
Lois usuelles de probabilité.
Théorie de l'estimation.
Estimation ponctuelle et par intervalle de confiance.
Tests statistiques : notions d'hypothèse et de risque.
Distribution du Chi-deux et applications.
Distribution de Fischer et de Student.
Régression linéaire simple et corrélation.
Régressions multiples.
Analyse de la variance à un facteur.
Analyse de la variance à deux facteurs.
Analyse de la covariance.
Probabilité conditionnelle et indépendance.
Lois usuelles de probabilité.
Théorie de l'estimation.
Estimation ponctuelle et par intervalle de confiance.
Tests statistiques : notions d'hypothèse et de risque.
Distribution du Chi-deux et applications.
Distribution de Fischer et de Student.
Régression linéaire simple et corrélation.
Régressions multiples.
Analyse de la variance à un facteur.
Analyse de la variance à deux facteurs.
Analyse de la covariance.
Description des modalités de validation
- Contrôle continu (50%)
- Examen (50%)
- Examen (50%)
Prévisions d'ouverture
| Groupe | Semestre | Modalité | État d'ouverture | Date du premier cours | Lieux | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| USCN5V | Analyse de données | 1 | Cours de Jour | - | - | - | - |
Voir les dates et horaires, les lieux d'enseignement et les modes d'inscription sur les sites internet des centres régionaux qui proposent cette formation
