Advanced Statistical Analysis

Code Cours
2223-JUNIA-M1S1-MB-IT-107
Langue d'enseignement
Français, Anglais
Matières
MB-IT
Ce cours apparaît dans les formation(s) suivante(s)
Diplôme Ingénieur ISEN - Crédits ECTS: 0.00
Responsable(s)
F.WINDAL
Intervenant(s)
F.WINDAL
Niveau
Master
Année de formation
Période

Présentation

Prérequis
Proba/stat course (CSI3,CIR3)
Mathématique (CSI3)
Data Report, Communication and Visualisation (S1M1)
Objectifs
Compétences :
31(311,312,313), 32(321,322,323), 33(331,332,333), 34 (341,342,343), 35(351,352,353), 52(521), 53(531,532), 54(541,542), 55 (551,552,553) 61(611,612,613), 62(321,322), 63(631, 632,633,634), 110(1101,1102)

La science de la statistique est un corpus méthodologique qui permet d’établir des indicateurs d’information capitaux et importants dans différents domaines, comme par exemple, le business, les sciences humaines et la santé, la politique, etc.
L’objectif du cours est :
1. De vous donner une compréhension suffisamment profonde des méthodes pour que vous puissiez reconnaitre la problématique d’une méthode dans un questionnement d’utilisateur et de bien évaluer la portée des résultats que vous obtenez.
2. De vous exposer un large éventail de méthodes ayant un grand potentiel d’application.
3. De vous permettre de comprendre les outils statistiques, de les utiliser, et de les expliquer.
Chaque chapitre du cours abordera un aspect théorique suivi par de la pratique avec le traitement de problème en langage R de la vie réelle (business, science humaine…).
Pour ceux qui n’ont pas suivi le cours Data Report, Communication and Visualisation, un document sur le langage R vous sera distribué et un accompagnement de l’enseignant pour l’acquisition du logiciel et les premiers pas avec R.
Présentation
1. Description d’une série numérique
2. Estimation-Intervalle de confiance
3. Comparaison de deux moyennes
4. Comparaison de deux variances
5. Analyse de variance à 1 facteur
6. Analyse de variance à 2 facteurs sans répétitions
7. Tests fondés sur le critère Chi2
8. Liaisons entre deux variables quantitatives
9. Régression simple
10. Régression multiple

Modalités

Modalités d'enseignement
Nous aborderons dans une même séance de cours, l'aspect théorique dans un premier temps ensuite nous les illustrons avec des travaux dirigés et pratiques.
Évaluation
Au début de chaque séance, un QCM de 15 mn vous sera distribué et contribuera à 50% de la note finale.
A la fin des séances vous réaliserez un projet à rendre à une date qui vous sera communiqué par l'enseignant. Ceci comptera 50% de la note finale.
Type de Contrôle Durée Nombre Pondération
Autres
Miniprojet 20,00 1 50,00
Contrôle continu
Interrogation QCM 15,00 7 50,00
TOTAL 100,00

Ressources