Enseignants
Langue
d'enseignement
d'enseignement
Français
Préalables
Le cours n'a pas d'autres prérequis que le bagage mathématique correspondant à un programme d'au moins 4h de mathématiques en années terminales d'humanités. Ce cours est réservé aux étudiant.e.s inscrit.e.s.
Thèmes abordés
Ce cours constitue une introduction à l’analyse descriptive, aux probabilités et à la statistique inférentielle, avec une attention particulière à leurs applications en économie et en gestion
Il aborde les thèmes suivants :
Il aborde les thèmes suivants :
- Analyse descriptive : les types de données, les mesures de position (moyenne, médiane, mode, quantiles), les mesures de dispersion (étendue, variance, écart-type, coefficient de variation) et la représentation graphique des données.
- Analyse bivariée (relation entre deux variables)
- Introduction aux outils mathématiques nécessaires pour modéliser des phénomènes aléatoires. Les notions fondamentales incluent la construction des probabilités, les probabilités conditionnelles (incluant le théorème de Bayes) et l’indépendance.
- Variables aléatoires discrètes et continues et lois de probabilité ; introduction au théorème central limite
- Inférence statistique : estimation ponctuelle, intervalles de confiance et tests d’hypothèse pour une moyenne et une proportion.
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
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Contenu
Liste non exhaustive du contenu du cours:
- Analyse descriptive
- Identifier les différents types de données (qualitatives, quantitatives discrètes ou continues).
- Utiliser les mesures de position : moyenne, médiane, mode, quantiles pour résumer la tendance centrale.
- Étudier la dispersion à l’aide des mesures de variabilité : étendue, variance, écart-type, coefficient de variation.
- Représenter visuellement les données : histogrammes, diagrammes en boîte, nuages de points, diagrammes circulaires, etc.
- Identifier les différents types de données (qualitatives, quantitatives discrètes ou continues).
- Analyse bivariée
- Étudier la relation entre deux variables (qualitatives ou quantitatives).
- Outils : tableaux croisés, coefficients de corrélation, droites de régression simple, graphiques (nuages de points, barres empilées).
- Étudier la relation entre deux variables (qualitatives ou quantitatives).
- Notions fondamentales de probabilités
- Comprendre la construction et les axiomes des probabilités.
- Probabilités conditionnelles et théorème de Bayes pour intégrer de nouvelles informations.
- Notion d’indépendance des événements.
- Comprendre la construction et les axiomes des probabilités.
- Variables aléatoires et lois de probabilité
- Différencier variables discrètes (ex : loi binomiale, loi de Poisson) et continues (ex : loi normale, loi exponentielle).
- Étudier les propriétés de leurs distributions.
- Introduction au théorème central limite, fondement de nombreuses méthodes statistiques.
- Différencier variables discrètes (ex : loi binomiale, loi de Poisson) et continues (ex : loi normale, loi exponentielle).
- Inférence statistique
- Méthodes d’estimation ponctuelle (ex : moyenne, proportion) et estimation par intervalle de confiance.
- Réaliser des tests d’hypothèse : comparaison d’une moyenne ou d’une proportion avec une valeur théorique.
- Comprendre la logique de décision statistique (erreurs de type I et II, p-valeur, seuil de signification).
- Méthodes d’estimation ponctuelle (ex : moyenne, proportion) et estimation par intervalle de confiance.
Méthodes d'enseignement
Le cours traite des bases théoriques et de quelques applications pratiques en économie et en gestion. Aucune connaissance préalable en programmation n’est requise.
- L’enseignement s’organise autour de deux volets complémentaires :
- Séances théoriques : introduction aux principes fondamentaux des méthodes et quelques illustration de leur application à des cas empiriques.
- Séances d’exercices : mise en pratique des méthodes étudiées.
- Séances théoriques : introduction aux principes fondamentaux des méthodes et quelques illustration de leur application à des cas empiriques.
- Les diapositives utilisées lors des cours théoriques seront mises à disposition sur Moodle. Des références plus détaillées seront communiquées durant les séances ou intégrées directement aux supports.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
| L’évaluation consiste en un examen écrit (à livre fermé). Cet examen portera sur l’ensemble de la matière vue en cours, tant théorique qu’appliquée. Une évaluation continue aura également lieu pendant l'année permettant aux étudiants d’accumuler jusqu’à deux points bonus. |
Ressources
en ligne
en ligne
Toutes les diapositives présentées en classe seront mis à disposition via Moodle.
Certaines références supplémentaires spécifiques qui pourraient intéresser les étudiants seront fournies en cours ou dans les diapositives.
Certaines références supplémentaires spécifiques qui pourraient intéresser les étudiants seront fournies en cours ou dans les diapositives.
Bibliographie
Dehon, Catherine; Droesbeke, Jean-Jacques et Vermandele, Catherine (2015). Éléments de statistique (6ᵉ éd., collection Statistique et mathématiques appliquées, n° 6). Bruxelles : Éditions de l’Université de Bruxelles / Paris : Éditions Ellipses. 616–716 p. ISBN 978-2-340-00908-0.
Support de cours
- Le transparent utilisés lors du cours théoriques seront disponibles sur Moodle. Ils sont basés sur l'ouvrage de référence repris en bibliographie.
Faculté ou entité
en charge
en charge
Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)
Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
Mineure en gestion préparatoire au master en sciences de gestion
Mineure en économie (ouverture)
Bachelier en sciences philosophique, politique et économique
Master de spécialisation interdisciplinaire en sciences et gestion de l'environnement et du développement durable
Mineure en gestion (initiation)
Bachelier en sciences économiques et de gestion
Mineure en statistique et science des données