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EN
Matières
METHODES QUANTITATIVES
Ce cours apparaît dans les formation(s) suivante(s)
Diplôme IÉSEG (Bac +5) Programme Grande École
- Crédits ECTS: 3.50
Responsable(s)
C.CERIANI-BAILLIF
Intervenant(s)
AMAR, Jennifer
BALI, Mounir
Ceriani Clarisse
Desouche emilie
Vermaut Alexis
CHEKRAOUI, Khalid
Derambure Christophe
Matei Iuliana
, VAN HOORDE DAMIEN
BELKHADIR, Mohammed
MAHIEUX, Aurélie
CHEKRAOUI, Khalid
BRAHIM MIRIEM
AIDARA AHMED
DELAUTRE JEAN
FERRE MARIA
GENTCHEV, Eugeni
BALI, Mounir
Ceriani Clarisse
Desouche emilie
Vermaut Alexis
CHEKRAOUI, Khalid
Derambure Christophe
Matei Iuliana
, VAN HOORDE DAMIEN
BELKHADIR, Mohammed
MAHIEUX, Aurélie
CHEKRAOUI, Khalid
BRAHIM MIRIEM
AIDARA AHMED
DELAUTRE JEAN
FERRE MARIA
GENTCHEV, Eugeni
Présentation
Prérequis
Ce cours est destiné en priorité à un public n’ayant aucune formation en statistiques et cependant, confronté de facon récurrente à la manipulation et à l’analyse de séries de données.
Aucun pré-requis en mathématiques n’est exigé si ce n’est la connaissance des opérations mathématiques de base. Volonté, curiosité et tenacité permettront de maîtriser sans encombre les notions abordées qui, malgré leur complexité apparente, demeurent relativement simples. En revanche, l'outil informatique sera largement utilisé, et notamment le logiciel Excel dont la maîtrise de base est supposée acquise.
Aucun pré-requis en mathématiques n’est exigé si ce n’est la connaissance des opérations mathématiques de base. Volonté, curiosité et tenacité permettront de maîtriser sans encombre les notions abordées qui, malgré leur complexité apparente, demeurent relativement simples. En revanche, l'outil informatique sera largement utilisé, et notamment le logiciel Excel dont la maîtrise de base est supposée acquise.
Objectifs
A la fin du cours, l'étudiant devrait être capable de:
- de présenter, décrire, résumer les caractéristiques essentielles d'un ensemble de données et en faire ressortir l'information de manière objective
- Il devrait donc être capable de décrire les données, les trier, les résumer par des valeurs clef (moyenne, écart-type par exemple), et les résumer sous formes de tableaux ou de graphiques
- Il devrait être capable de réaliser que l'étude de description et de résumé s'effectue sur la population étudiée (distinction échantillon/population), et qu'il n'y a pas d'extrapolation des résultats à une population plus vaste (qui sera l'objectif des statistiques inférentielles)
- Enfin, il devrait être capable de manipuler des ensembles de données, de lire des rapports statistiques et d'utiliser à bon escient les méthodes appropriées pour éviter de faire parler faussement les chiffres, c'est-à-dire d'en faire une interprétation juste
- de présenter, décrire, résumer les caractéristiques essentielles d'un ensemble de données et en faire ressortir l'information de manière objective
- Il devrait donc être capable de décrire les données, les trier, les résumer par des valeurs clef (moyenne, écart-type par exemple), et les résumer sous formes de tableaux ou de graphiques
- Il devrait être capable de réaliser que l'étude de description et de résumé s'effectue sur la population étudiée (distinction échantillon/population), et qu'il n'y a pas d'extrapolation des résultats à une population plus vaste (qui sera l'objectif des statistiques inférentielles)
- Enfin, il devrait être capable de manipuler des ensembles de données, de lire des rapports statistiques et d'utiliser à bon escient les méthodes appropriées pour éviter de faire parler faussement les chiffres, c'est-à-dire d'en faire une interprétation juste
Présentation
Les concepts et méthodes statistiques seront abordés au travers de nombreux
exemples que viendront ponctuer des exercices à réaliser avec notamment le logiciel Excel
Programme Statistiques descriptives :
types de données, types de variables
Présentations sous forme de tableaux et de graphiques
Méthodes numériques : tendances centrales, dispersion
Analyse Bivariée: lien entre 2 variables, indépendance (corrélation, régression linéaire, tableau de contingence)
Programme Probabilités :
Introduction à la théorie probabiliste
Distributions de proba discrètes : espérance, variance, loi Binomiale
Loi Normale
exemples que viendront ponctuer des exercices à réaliser avec notamment le logiciel Excel
Programme Statistiques descriptives :
types de données, types de variables
Présentations sous forme de tableaux et de graphiques
Méthodes numériques : tendances centrales, dispersion
Analyse Bivariée: lien entre 2 variables, indépendance (corrélation, régression linéaire, tableau de contingence)
Programme Probabilités :
Introduction à la théorie probabiliste
Distributions de proba discrètes : espérance, variance, loi Binomiale
Loi Normale
Modalités
Organisation
| Type | Nombre d'heures | Remarque | |
|---|---|---|---|
| Présentiel | |||
| Cours interactif | 48,00 | ||
| Travail personnel | |||
| Charge de travail personnel indicative | 37,00 | ||
| Charge de travail globale de l'étudiant | 85,00 | ||
Évaluation
Le partiel est une évaluation "papier" avec des exercices, des questions de cours. Pour l'examen final en statitics les étudiants devront analyser une base de données en utilisant Excel les outils vus en cours. Pour les probabilités, les étudiants auront un QCM sur la loi normale
| Type de Contrôle | Durée | Nombre | Pondération |
|---|---|---|---|
| Contrôle continu | |||
| Examen partiel | 2,00 | 1 | 40,00 |
| Examen (final) | |||
| QCM | 1,50 | 1 | 15,00 |
| Examen écrit | 2,00 | 1 | 45,00 |
| TOTAL | 100,00 | ||
Ressources
Bibliographie
Basic Business Statistics: Concepts and Applications, 12th Edition by Mark L. Berenson (Author), David M. Levine (Author), Timothy C. Krehbiel (Author) -
Ressources Internet