Descriptif
L'objectif de ce cours est d'introduire les principes de base de la modélisation statistique et de l'analyse de données (notions de probabilité utiles en statistique, statistiques descriptives, estimation, tests) ainsi que quelques méthodes statistiques exploratoires avancées. Les concepts présentés seront mis en œuvre en R et Python sur des études de cas concrets, après une brève introduction à ces langages de programmation.
Objectifs pédagogiques
- Réaliser une analyse descriptive en utilisant des méthodes adaptées aux données.
- Reconnaître si une question expérimentale concerne l'estimation ou les tests.
- Comprendre et mémoriser les bases de l'estimation et des tests dans des modèles statistiques simples.
- Utiliser R et Python pour effectuer des estimations et des tests, et interpréter les résultats.
32 heures en présentiel
Diplôme(s) concerné(s)
Objectifs de développement durable
ODD 6 Eau propre et assainissement.Pour les étudiants du diplôme M1 Mech - Mécanique
Il est recommandé à chaque étudiant d'installer R et Rstudio sur son ordinateur portable personnel avant la première leçon (voir par exemple la procédure détaillée à l'adresse https://rstudio-education.github.io/hopr/starting.html).
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade réduitPour les étudiants du diplôme M1 Mech - Mécanique
Vos modalités d'acquisition :
- Contrôle continu
- Examen écrit
- Etude de cas pratique
- Crédits ECTS acquis : 3 ECTS
Programme détaillé
- Statistiques Descriptives
- Rappels de Probabilités
- Statistiques Inférentielles (Estimation, Intervalles de Confiance, Tests)
- Outils Avancés pour l'Analyse Exploratoire des Données (Analyse en Composantes Principales, Algorithme K-means)
