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Informatique et Mathématiques appliquées
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Principes et méthodes statistiques

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  • Volumes horaires

    • CM : 18.0
    • TD : 18.0
    Crédits ECTS : 3.0

Objectifs

La statistique est l’ensemble des méthodes et techniques utilisées dans le but d’extraire de l’information de données issues de l’observation de phénomènes aléatoires. Le but de ce cours est de présenter les principes de base d’une analyse statistique de données (description, estimation, tests), ainsi que les méthodes statistiques les plus usuelles. L’application est privilégiée à la théorie. Les notions introduites sont illustrées à l’aide du logiciel R.


Contact Olivier GAUDOIN

Contenu

1. Statistique descriptive. Représentations graphiques. Indicateurs statistiques.
2. Estimation ponctuelle. Qualité d’un estimateur. Méthode des moments. Maximum de vraisemblance.
3. Intervalles de confiance.
4. Tests d’hypothèses. Le problème de décision. Tests paramétriques sur un échantillon, sur les paramètres d’une loi normale, sur une proportion. Tests sur deux échantillons indépendants ou appariés. Test du chi 2.
5. Régression linéaire. Modèle de régression linéaire simple. Estimateurs des moindres carrés.



Prérequis

Cours de Probabilités Appliquées de première année.

Contrôles des connaissances

Un examen écrit (3 heures, documents autorisés) et un projet en R.



Note de 1ère session : N1 = 1/5 TP + 4/5 E1
Note de 2ème session : N2 = 1/5 TP + 4/5 E2

Informations complémentaires

Cursus ingénieur->MMIS->Semestre 3
Cursus ingénieur->ISI->Semestre 3
Cursus ingénieur->SLE->Semestre 3
Cursus ingénieur->IF->Semestre 3

Bibliographie

Polycopié de cours.
P. DAGNELIE : Statistique théorique et appliquée, 2 tomes, De Boeck Université, 2007.
P. DALGAARD : Introductory Statistics with R, Springer, 2002.
D.C. MONTGOMERY, G.C. RUNGER : Applied Statistics and Probability for Engineers, Wiley, 2003.
G. SAPORTA : Probabilités, analyse de données et statistique, Technip, 2006.

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Université Grenoble Alpes