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Acquis de l'apprentissage : être capable de mener une étude statistique dans sa globalité, de la phase de modélisation, en passant par l'estimation de paramètres, et jusqu'à la mise en place de tests d'hypothèses, ce qui inclut la maitrise des différents outils statistique suivants:
La démarche statistique est présentée dans sa globalité (histogrammes, graphes de probabilité, estimation paramétrique, intervalles de confiance, tests d'hypothèses, régression linéaire).
Si tous les outils décrits dans le polycopié fourni aux étudiants ne sont pas traités en cours, cet enseignement devrait permettre à ces derniers de les utiliser à bon escient s'ils en ont besoin dans leur parcours professionnel.
Les concepts de base en probabilités: variables aléatoires, lois usuelles
Un examen partiel à mi-parcours: PARTIEL
Un examen final à la fin du cours: FINAL
Si besoin, un oral de 30 minutes en deuxième session
N1 = max((PARTIEL + FINAL)/2 ; FINAL)
N2 = ORAL
Le cours est programmé dans ces filières :
Code de l'enseignement : 3MMSPS
Langue(s) d'enseignement : 
Vous pouvez retrouver ce cours dans la liste de tous les cours.
BOULEAU N. Probabilités de l'ingénieur : variables aléatoires et simulation. Paris : Hermann, 2002
ROSS S.M. Introduction to probability models. Amsterdam : London : Paris [etc.] : Elsevier Academic Press, 2007
TASSI P., LEGAIT S. Théorie des probabilités en vue des applications statistiques. Paris : Éd. Technip : Rueil-Malmaison : Institut français du pétrole, 1990
TASSI P. Méthodes statistiques. Paris : Économica, 1989
mise à jour le 10 mars 2020
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