Statistiques 1

General Data
Academic program	Formation ECAM LaSalle spécialité Génie Industriel et Mécanique			Module Manager(s) : AUDREN Loïc,BITAR Diala
EC Type : Lectures	Statistiques 1 (LAIGim06EStati1)
Lab Work : 12h00 Lectures : 10h00 Total duration: 24	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
Statistique descriptive et visualisation d'une distribution de valeurs collectées. Caractéristiques essentielles d'une distribution (moyenne et dispersion). Notion de probabilité, éléments de dénombrement, probabilités de réalisations d'événements simultanés. Variables aléatoires discrètes et probabilités. Exploitation de données aléatoires discrètes. Evénements aléatoires discrets : loi de Poisson (loi binomiale). Variables aléatoires continues et probabilités, estimation d'une fonction de répartition. Loi normale : description et paramètres, calculs de probabilité d'une variable gaussienne, opération sur les variables gaussiennes. Ajustement graphique de variables aléatoires à une loi normale. Exploitation de données : préanalyse de données collectées, sensibilisation à l'incertitude liée à un échantillon.

Content

Statistique descriptive et visualisation d'une distribution de valeurs collectées.
Caractéristiques essentielles d'une distribution (moyenne et dispersion).
Notion de probabilité, éléments de dénombrement, probabilités de réalisations d'événements simultanés.

Variables aléatoires discrètes et probabilités.
Exploitation de données aléatoires discrètes.
Evénements aléatoires discrets : loi de Poisson (loi binomiale).

Variables aléatoires continues et probabilités, estimation d'une fonction de répartition.
Loi normale : description et paramètres, calculs de probabilité d'une variable gaussienne, opération sur les variables gaussiennes.
Ajustement graphique de variables aléatoires à une loi normale.
Exploitation de données : préanalyse de données collectées, sensibilisation à l'incertitude liée à un échantillon.

Assessment(s)
N°	Nature	Coefficient	Observable objectives
1		1	Devoir écrit