Section: Master en Architecture des systèmes informatiques
Codification: 112IS
Introduction à la statistique
Enseignant(s) :

Volume horaire : 10
Pondération : 13
Activité obligatoiore : Oui
Année académique : 2018-2019
Place de l'activité d'apprentissage dans le programme
Articulation avec d'autres activités d'apprentissage
  • Activités d'apprentissage supports + acquis d'apprentissage préalables requis

    Notions fondamentales de mathématiques (vues en secondaire)

  • Activités d'apprentissage complémentaires

Acquis d'apprentissage spécifiques sanctionnés par l'évaluation

L'étudiant sera capable au terme de la partie 1 (10h) de :
- utiliser les lois de probabilités telles que vues au cours
- expliquer les principes de base de la statistique différentielle

Cours théorique :
- Définir les différents concepts vus aux cours.
- Interpréter et représenter graphiquement les différents concepts vus aux cours.
- Énoncer les théorèmes vus au cours
- Démontrer les théorèmes vus au cours
- Interpréter les théorèmes vus au cours.
- Raisonner sur les différentes notions vues au cours.

Exercices :
- Résoudre seul tous les types de problèmes endéans les délais fixés.
- Résoudre un problème scientifique ou technique après l’avoir formalisé en terme mathématique.
- Transposer les notions mathématiques dans les domaines de la technique.
- Exposer la théorie correspondant à un exercice proposé
- Expliquer le processus de résolution de l'exercice.

Contenu

Chapitre 1 : modélisation de la qualité
- introduction
- statistique descriptive
- variables aléatoires discrètes (binomiale - Poisson)
- variables aléatoires continues (uniforme - exponentielle négative loi normale approximations)

Cours magistraux - exposés Supports complémentaires de cours en ligne : Six Sigma: Define and Measure - https://courses.edx.org/courses/course-v1:TUMx+QPLS1x+2T2017/course/ Fondamentaux en statistiques - https://www.fun-mooc.fr/courses/VirchowVillerme/05002/Trimestre_1_2014/info (Semaine 1) Analyzing and Visualizing Data with Excel - https://www.edx.org/course/analyzing-visualizing-data-excel-microsoft-dat206x-7 Remarques : les MOOC sont utilisés à titre purement documentaire en support des concepts. Il n'est pas nécessaire de les suivre intégralement ou d'obtenir le certificat. Exercices pratiques - travaux dirigés et/ou individuels - exercices progressifs L'exposé se fait à l'aide de transparents et aborde les concepts fondamentaux des mathématiques en les illustrant par des applications concrètes dans différents contextes. Les exercices jouent un rôle essentiel à la compréhension des méthodes théoriques. Les exercices se déroulent sur la plage horaire du cours théorique, les étudiants sont soumis à des problèmes qu'ils doivent résoudre. En dehors des heures de cours, les étudiants sont incités à résoudre des exercices dont les corrigés sont disponibles sur le portail. Ils sont souvent invités à travailler de manière autonome.
Méthodes d'enseignement-apprentissage mises en oeuvre

Cours magistraux - exposés
Supports complémentaires de cours en ligne :

Six Sigma: Define and Measure - https://courses.edx.org/courses/course-v1:TUMx+QPLS1x+2T2017/course/
Fondamentaux en statistiques - https://www.fun-mooc.fr/courses/VirchowVillerme/05002/Trimestre_1_2014/info (Semaine 1)
Analyzing and Visualizing Data with Excel - https://www.edx.org/course/analyzing-visualizing-data-excel-microsoft-dat206x-7

Remarques : les MOOC sont utilisés à titre purement documentaire en support des concepts. Il n'est pas nécessaire de les suivre intégralement ou d'obtenir le certificat.
Exercices pratiques - travaux dirigés et/ou individuels - exercices progressifs
L'exposé se fait à l'aide de transparents et aborde les concepts fondamentaux des mathématiques en les illustrant par des applications concrètes dans différents contextes.

Les exercices jouent un rôle essentiel à la compréhension des méthodes théoriques.

Les exercices se déroulent sur la plage horaire du cours théorique, les étudiants sont soumis à des problèmes qu'ils doivent résoudre. En dehors des heures de cours, les étudiants sont incités à résoudre des exercices dont les corrigés sont disponibles sur le portail. Ils sont souvent invités à travailler de manière autonome.

Modalités d'évaluation de l'activité d'apprentissagee
Septembre - JanvierSeconde Session
Examensexamen écrit pondération: 20% sur l'ensemble de l'examen de statistiques
Pondération : 20%
examen écrit pondération: 20% sur l'ensemble de l'examen de statistiques
Pondération : 20%

Pondération en % par rapport au total de l’activité d’apprentissage ou de l’UE si l’évaluation est intégrée.

Ressources
Supports indispensables pour atteindre les acquis d'apprentissage

    Pour la partie 1 : les étudiants ont accès aux transparents présentés et aux ressources en lignes décrites dans la fiche AA

Sources et référence

    JAUPI, L., Contrôle de la qualité, Paris, Dunod, 2002, 282 p
    WACKERLY - MENDENHALL - SCHEAFFER - Mathematical Statistics with applications - International student edition.

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