Introduction à la statistique

Diplômes intégrant cet élément pédagogique :

Descriptif

Destiné à des étudiants ayant une formation de base en mathématiques, ce cours présente des outils élémentaires de la statistique. Certains éléments de la statistique descriptive sont introduits dans le but d’amener l’étudiant à s’interroger relativement à un ensemble de données.

Afin de permettre une meilleure compréhension des concepts statistiques utilisés dans les cours d’économie et de sciences cognitives, sans entrer dans les détails mathématiques, les approches sont présentées avec un objectif purement descriptif.

Savoir construire et interpréter des tableaux et des graphiques permettant la description adéquate d’une ou de plusieurs variables observées. Maîtriser les outils de production graphique du logiciel R. Développer des habiletés de communication des résultats par la production de courts rapports d’études ou notes de synthèse.

Syllabus

Informatique : Éléments introductifs au langage R : calculs, manipulations de tableaux de données, réalisations graphiques.

Statistique :

Partie I : éléments de bases

Distributions : Population et variables ; Représentations graphiques ; Échantillons et test d’ajustement. Mesures de tendance centrale et de dispersion : Moyenne et variance d’une distribution ; Transformation linéaire ; Variable centrée réduite ou cote Z ; Moyennes pondérées et moyennes ajustées. Distribution à deux variables qualitatives : Distribution conjointe ; Distribution marginale ; Distribution conditionnelle ; Indépendance ; Dépendance et causalité ; Un test d’indépendance ;

Mesures d’association. Régression linéaire : Droite des moindres carrés ; Corrélation ; Un test d’indépendance.

Partie II : prolongements possibles

Séries chronologiques : Introduction ; Nombres indices ; Désaisonnalisation ; Analyse de la tendance générale; Résidus et bruit blanc.

Pré-requis recommandés

Aucun prérequis autre que ceux nécessaires à l’admission en Licence.

Compétences visées

Habileté à décrire de manière efficace les différentes caractéristiques d’un ensemble de données de même que les relations reliant les différentes variables qui le composent. Savoir utiliser les logiciels permettant la réalisation de ces descriptions. Développer un esprit critique dans le contexte de la description des données.

Bibliographie

Alalouf, S. 2014, Méthodes statistiques, Loze-Dion, Montréal, ISBN 2923565754, 376 p..

Alalouf, S., D. Labelle et J. Ménard. 1990, Introduction à la Statistique Appliquée, 2e éd., Addisson Wesley, Reading, Massachusetts, ISBN 0201507404, 412 p..

Bressoux, P. 2010, Modélisation statistique appliquée aux sciences sociales, 2e éd., Méthodes en sciences humaines, De Boeck, Bruxelles, ISBN 2804163644, 464 p..

Dalgaard, P. 2008, Introductory Statistics with R, 2e éd., Springer, ISBN 978-0-387-79053-4, 380 p..

de Micheaux, P. L., R. Drouilhet et B. Liquet. 2010, Le Logiciel R. Maîtriser le langage, effectuer des analyses statistiques, 1re éd., Springer, Collection Statistiques et Probabilités appliquées, ISBN 9782817801148, 490 p.. URL http://www.biostatisticien.eu/springeR.

Nolan, D. et T. Speed. 2000, Stat Labs : Mathematical Statistics Through Applications, Springer Texts in Statistics, Springer, ISBN 978-0-387-22743-6. URL http://www.stat.Berkeley.

EDU/users/statlabs/.

Verzani, J. 2014, Using R for Introductory Statistics, Chapman & Hall/CRC, Boca Raton, FL, ISBN 9781466590731, 518 p..

Informations complémentaires

Les différentes méthodes sont étudiées par la présentation d’exemples simples, en faisant référence à des outils élémentaires de mathématiques. Plusieurs exercices pratiques permettront à l’étudiant de développer des habiletés réelles et utiles à l’application des techniques. Le logiciel R est grandement utilisé.

Langue(s) : Français