Coursebooks 2016-2017

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Probabilities and statistics

MATH-234(c)

Lecturer(s) :

Morgenthaler Stephan

Language:

Français

Remarque

Pour les étudiants de MX, le cours vaut 3 crédits car ils ont une seule heure d'exercices!

Résumé

Ce cours enseigne les notions élémentaires de la théorie de probabilité et les méthodes tels que les tests, la régression et les plans d'expériences de l'analyse de données et de la statistique.

Contenu

Probabilités : Révision des notions de base, probabilités conditionnelles, variables aléatoires, distribution et densité, quantiles, espérance, variance, covariance, corrélation, sommes de variables aléatoires.

Lois discrètes : Bernoulli, binomiale, hypergéométrique, Poisson.

Lois continues : Normale, exponentielle, utilisation des tableaux, normale, t de Student, khi-deux, F.

Estimation : Distributions d'échantillonnage, estimation ponctuelle, biais, carré moyen de l'erreur, estimateurs par la méthode des moments, méthode des moindres carrés, estimation par intervalle.

Tests d'hypothèses : Erreurs de 1ère et 2e espèces, puissance d'un test, tests de signification, p-valeur, tests basés sur la loi normale, test de Student, test du khi-deux, test F.

Modèles factoriels (ANOVA), régression linéaire simple et multiple : Estimateur des moindres carrés, tests de Student, le tableau d'ANOVA, test F, sélection de variables.

Compétences requises

Cours prérequis indicatifs

Notions de calcul différentiel et intégral, matrices

Acquis de formation

A la fin de ce cours l'étudiant doit être capable de:

Compétences transversales

Méthode d'enseignement

Cours ex cathedra, exercices en classe

Travail attendu

Faire tous les exercices. Se préparer chaque semaine au cours. Participer activement au cours.

Méthode d'évaluation

Ecrit

Ressources

Bibliographie

Introduction à la statistique de Stephan Morgenthaler, Presses polytechniques et universitaires romandes.

Ressources en bibliothèque

Préparation pour

Statistique appliquée et cours professionnels utilisant la statistique

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