4.00 crédits
15.0 h + 5.0 h
Q2
Enseignants
Guisset Séverine; Ritter Christian;
Langue
d'enseignement
d'enseignement
Français
Préalables
Concepts et outils équivalents à ceux enseignés dans l'UE
LSTAT2014 | Eléments de probabilités et de statistique mathématique |
Thèmes abordés
- Cadre général de l'inférence en population finie : Population, échantillon, variables aléatoires dans l'inférence basée sur la planification expérimentale, l'estimation linéaire homogène: unités complexes et unités élémentaires. - Echantillonnage avec probabilités inégales : les estimateurs de Hansen-Hurwitz et de Horvitz-Thompson, le cas particulier de l'échantillonnage aléatoire simple. - Amélioration d'estimateurs au moyen d'information auxiliaire (estimateur de quotient et de régression). - Echantillonnage à partir d'unités complexes : échantillonnage stratifié, échantillonnage en grappes, échantillonnage en deux étapes. - Echantillonnage de populations biologiques : problème de la base d'échantillonnage, estimation de la taille de la population.
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
1 |
A. Eu égard au référentiel AA du programme de master en statistique, orientation générale, cette activité contribue au développement et à l'acquisition des AA suivants, de manière prioritaire : 1.1, 1.2, 1.3, 2.2, 3.2, 4.1, 5.1, 6.1, 6.4. Eu égard au référentiel AA du programme de master en statistique, orientation biostatistique, cette activité contribue au développement et à l'acquisition des AA suivants, de manière prioritaire : 1.1, 1.2, 1.3, 2.2, 3.2, 4.1, 6.1, 6.4 B. Ce cours permettra à l'étudiant d'acquérir des connaissances de base sur les méthodes de l'échantillonnage, avec un intérêt particulier, mais non exclusif, pour l'échantillonnage de populations humaines. Au terme du cours, l'étudiant sera capable de planifier correctement une enquête simple et d'en analyser les résultats. |
Contenu
Cadre général de l'inférence en population finie :
Techniques de sondages aléatoires et propriétés des estimateurs.
Techniques de sondages aléatoires et propriétés des estimateurs.
- Sondage aléatoire simple
- Sondage aléatoire stratifié
- Sondage à probabilités inégales
- Sondage en grappes
- Sondages à plusieurs niveaux
Méthodes d'enseignement
8 x 2h d'exposés magistraux et 2 x 2h de travaux pratiques sur ordinateur.
Cet enseignement est conçu de façon à s'adapter rapidement à l'évolution sanitaire (enseignement en présentiel, comodal ou à distance). Les étudiants sont invités à vérifier régulièrement leur horaire de cours sur ADE ainsi que les informations disponibles sur Moodle.
Cet enseignement est conçu de façon à s'adapter rapidement à l'évolution sanitaire (enseignement en présentiel, comodal ou à distance). Les étudiants sont invités à vérifier régulièrement leur horaire de cours sur ADE ainsi que les informations disponibles sur Moodle.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
Examen écrit en session et/ou projet individuel évalué sur le rapport de projet et sa défense orale.
Autres infos
Il est indispensable d'avoir suivi et réussi auparavant au moins un cours de statistique inférentielle.
Ressources
en ligne
en ligne
MOODLEUCL : cours LSTAT2200.
Bibliographie
Tillé, Y. (2001). Théorie des sondages : échantillonnage et estimation en populations finies, (Cours et exercices avec solutions), Dunod, Paris.
Sharon Lohr (1999), Sampling : Design and Analysis, Duxbury Press Rao Poduri S.R.S. (2000), Sampling Methodologies with Applications, London : Chapman and Hall.
Support de cours
- Transparents sur moodle
- Documents divers
Faculté ou entité
en charge
en charge
LSBA
Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)
Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
Master [120] en science des données, orientation statistique
Master [120] en statistique, orientation biostatistiques
Master [120] en statistique, orientation générale
Approfondissement en statistique et sciences des données
Master [120] en sciences économiques, orientation générale
Mineure en statistique et science des données
Master [120] : ingénieur civil en science des données
Mineure en statistique, sciences actuarielles et science des données
Certificat d'université : Statistique et science des données (15/30 crédits)
Master [120] en science des données, orientation technologies de l'information