2023-2024 / MATH0487-2

Eléments de statistiques

Durée

15h Th, 10h Pr, 25h Proj.

Nombre de crédits

 Bachelier en sciences de l'ingénieur, orientation ingénieur civil3 crédits 
 Bachelier en sciences informatiques3 crédits 

Enseignant

Pierre Sacré

Langue(s) de l'unité d'enseignement

Langue française

Organisation et évaluation

Enseignement au premier quadrimestre, examen en janvier

Horaire

Horaire en ligne

Unités d'enseignement prérequises et corequises

Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme

Contenus de l'unité d'enseignement

Le cours fournit une introduction à la théorie mathématique derrière les méthodes statistiques et les garanties théoriques pour les méthodes statistiques que vous pouvez utiliser pour certaines applications de l'ingénierie et de la science.

Les sujets suivants sont abordés :
- Modèles, vraisemblance et estimation ;
- Estimation ponctuelle (maximum de vraisemblance, méthode des moments) ;
- Interval de confiance ; 
- Régression ;
- Test d'hypothèses ;
- Inférence statistique bayésienne.

Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement

À la fin du cours, l'étudiant comprendra les principes fondamentaux de la statistique et sera capable de les appliquer pour effectuer des analyses exploratoires de données, des estimations de paramètres de population et des tests d'hypothèses.

Savoirs et compétences prérequis

Analyse mathématique, algèbre, géométrie et probabilité. Eléments d'informatique et d'analyses numérique.
 

Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement

Le cours est composé d'une douzaine d'heures de leçons théoriques, d'une dizaine d'heures de séances d'exercices dirigés et d'environ 25 heures d'encadrement de travaux pratiques sur ordinateur.

Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride)

Cours donné exclusivement en présentiel

Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours

Le matériel de cours sera mis à disposition au fur et à mesure du semestre.

Références additionnelles :
- Wasserman, Larry. All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference. Corrected second printing, 2005. Springer Texts in Statistics. New York, NY: Springer, 2010.
- Rice, John A. Mathematical Statistics and Data Analysis. New Delhi: Cengage Learning/Brooks/Cole, 2014.
- Riley, K. F., M. P. Hobson, and S. J. Bence. Mathematical Methods for Physics and Engineering. 3rd ed. Cambridge?; New York: Cambridge University Press, 2006.

Modalités d'évaluation et critères

Examen(s) en session

Toutes sessions confondues

- En présentiel

évaluation écrite

Travail à rendre - rapport


Explications complémentaires:

L'évaluation est composée de deux notes : une note pour les projets (environ 15% de la note finale) et une note pour l'examen écrit couvrant théorie et exercices (environ 85% de la note finale).

Les projets feront l'objet d'une évaluation unique pendant l'année et la note obtenue pendant l'année interviendra dans l'élaboration de la note moyenne de première session et de seconde session (le cas échéant).

Stage(s)

Remarques organisationnelles et modifications principales apportées au cours

Contacts

Enseignant : Pierre Sacré (p.sacre@uliege.be). Page web : https://people.montefiore.uliege.be/sacre/MATH0487/.
 

Association d'un ou plusieurs MOOCs