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Unité d'enseignement : Statistique

» Master Mathématiques » Parcours Modélisation, Optimisation et Sécurité (MOS)

Crédits ECTS : 4
Volume horaire : 44 Heures

Langue d'enseignement Français

Objectifs : Mettre en place les principaux éléments du modèle linéaire (essentiellement gaussien), à savoir l’estimation ponctuelle, l’estimation par intervalle de confiance et les tests.Thématiques abordées : Rappels sur la théorie de l’estimation et les tests d’hypothèses paramétriques. Présentation du modèle linéaire, cas particulier gaussien. Exemples: le modèle de régression linéaire simple et le modèle d’analyse de variance. Estimation des paramètres, méthode des moindres carrés, intervalles de confiance. Tests d’hypothèses, Procédures de contrôles de la qualité et de la validité du modèle linéaire.

Compétences et savoirs enseignés

  • Maitriser les concepts de statistique inférentielle
  • Connaître et appliquer sur des exemples concrets les intervalles de confiance et les tests paramétriques
  • Savoir utiliser quelques modèles simples : régression linéaire et analyse de la variance

Références Bibliographiques

  • P. Dagnelie, Statistique théorique et appliquée, t. 1 : Statistique descriptive et base de l'inférence statistique, Paris et Bruxelles, De Boeck et Larcier, 2007.
  • P. Dagnelie, Statistique théorique et appliquée, t. 2 : Inférence statistique à une et à deux dimensions, Paris et Bruxelles, De Boeck et Larcier, 2006.
  • B. Escofier et J. Pages, Initiation aux traitements statistiques : Méthodes, méthodologie, Rennes, Presses universitaires de Rennes, 1997.
  • J.-J. Droesbecke, Éléments de statistique, Ellipses, Paris, 2001.

Pré-requis recommandés

Probabilités-Statistiques de Licence.

Activités

DescriptionVolume Horaire
Cours Magistraux

22.0

Travaux Dirigés

14.0

Travaux Pratiques

9.0