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
Heures d'enseignement
- Statistiques / Statistics - TDTD10h
- Statistiques / Statistics - CMCM10h
Pré-requis recommandés
Cours de probabilité de première année
Période
Semestre 9
Évaluation initiale / Session principale - Épreuves
Libellé | Nature de l'enseignement | Type d'évaluation | Nature de l'épreuve | Durée (en minutes) | Nombre d'épreuves | Coefficient de l'épreuve | Remarques |
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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