Statistiques 1

General Data
Academic program	Formation ECAM LaSalle Ingénieur spécialité Energétique			Module Manager(s) : AUDREN Loïc
EC Type : Lectures	Statistiques 1 (LAIEne06EStat1)
Tutorials : 12h00 Lectures : 6h00 Individual work : 10h00 Total duration: 20	Status Obligatoire	Period Semestre 6	Teaching language : Français

General objectives
Calculer des statistiques descriptives et visualiser les données avec des graphiques. Calculer les probabilités (conditionnelle, loi de Bayes). Utiliser des lois de distribution pour modéliser des populations (Binomiale, Poisson, Normale). Calculer des régressions (linéaires, exponentielles).

Content
- Les bases des statiques : individus, population, échantillon. Caractéristiques quantitatives (continue ou discrète) etqualitative (attribut, ordinale), notation. - Les statistiques descriptives : position (moyenne, médiane, mode, quartiles), dispersion (min, max, étendue, espaceinterquartile, variance, écart type) et forme (asymétrie et biais). - Les représentations graphiques d’une distribution : nuages de points, histogramme, boite à moustaches. - Les calculs de probabilités : probabilité conditionnelle, formule de Bayes. - Modélisations des données avec des lois de probabilités continues (normale, exponentielle) et discrètes (binomiale, poisson)et approximation des lois. - Les régressions linéaires (Mayer, Moindres carrés -> équation R^2,R,s, analyse des résidus, prévisions) et exponentielles.

Content

- Les bases des statiques : individus, population, échantillon. Caractéristiques quantitatives (continue ou discrète) etqualitative (attribut, ordinale), notation.
- Les statistiques descriptives : position (moyenne, médiane, mode, quartiles), dispersion (min, max, étendue, espaceinterquartile, variance, écart type) et forme (asymétrie et biais).
- Les représentations graphiques d’une distribution : nuages de points, histogramme, boite à moustaches.
- Les calculs de probabilités : probabilité conditionnelle, formule de Bayes.
- Modélisations des données avec des lois de probabilités continues (normale, exponentielle) et discrètes (binomiale, poisson)et approximation des lois.
- Les régressions linéaires (Mayer, Moindres carrés -> équation R^2,R,s, analyse des résidus, prévisions) et exponentielles.

Corequis
Niveau Baccalauréat français

Bibliographie
Aide-mémoire de statistiques et probabilités de l'ingénieur, Renée Veyssere, Dunod, 3° édition, EAN : 978-2100766017

Assessment(s)
N°	Nature	Coefficient	Observable objectives
1	Devoir écrit	1	L'examen portera sur une sélection de points abordés dans le semestre, en particulier sur l'approximation d'un nuage de points et l'utilisation appropriée d'une loi de probabilité.