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Statistiques / Statistics

  • Composante

    Polytech Grenoble - INP, UGA

Description

Apprendre à  estimer la moyenne d'une variable inconnue sur une population d'individus inconnus mais également apprendre à  comparer des moyennes entre plusieurs échantillons, apprendre à  comparer une distribution expérimentale à  une distribution théorique.

 

1. Introduction générale

2. Théorie de l'échantillonnage

3. Théorie de l'estimation (moyenne)

4. Tests d'hypothèses
-          comparaison d'une moyenne (d'une proportion) à  une norme
-          comparaison de deux moyennes (deux proportions)
-          comparaison de plusieurs moyennes (ANOVA)
-          comparaison d'une distribution à  une distribution théorique/indépendance (Khi deux)

 

1. General Introduction

2. Sampling

3. Estimation

4. Statistical hypothesis test
-           mean comparison test
-           analysis of variance test (anova)
-           Chi-squared test          

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Heures d'enseignement

  • Statistiques / Statistics - TDTD10h
  • Statistiques / Statistics - CMCM10h

Pré-requis recommandés

Cours de probabilité de première année

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Période

Semestre 9

Évaluation initiale / Session principale - Épreuves

LibelléNature de l'enseignementType d'évaluationNature de l'épreuveDurée (en minutes)Nombre d'épreuvesCoefficient de l'épreuveRemarques
30/100

Bibliographie

- Probabilités, analyse des données et statistique de G. Saporta aux éditions Technip.

- Howell, D. C. (1998). Méthodes statistique en sciences humaines. Ed. De Boeck Université.

- Introduction à  l'inférence statistique: Méthodes d'échantillonnage

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