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Le cours vise principalement à introduire et faire méditer les concepts fondamentaux et méthodes élémentaires de la statistique inférentielle (tests d’hypothèses, intervalles de confiance, modèle de régression linéaire multiple) pour permettre un apprentissage autonome ultérieur de méthodes complémentaires. On veut développer le sens critique nécessaire lors de la mise en œuvre et de l’interprétation d’un traitement statistique (par exemple, le résultat d’un test d’hypothèses).

Pour cela, on utilisera d’une part un cadre mathématique rigoureux pour la modélisation de phénomènes aléatoires, qui consolide celui vu en classes préparatoires ; d’autre part, un retour constant aux données sera effectué, notamment par leur traitement sous le logiciel d’analyse statistique SPSS.

Les exemples d’application seront tirés soit de situations-type rencontrées en entreprise, soit de données réelles issues de la vie politico-économique française ou internationale.
 

Séance par séance :

  1. Modélisation statistique (le modèle statistique)
  2. Introduction aux tests d’hypothèses
  3. Tests de comparaison à une moyenne ou proportion de référence
  4. Tests de comparaison de deux échantillons indépendants ou appariés
  5. Révisions sur ce qui précède
  6. Quiz #1 et Tests du chi-deux (1/2)
  7. Tests du chi-deux (2/2)
  8. Intervalles de confiance
  9. Quiz #2 et Régression linéaire simple (1/2)
  10. Régression linéaire simple (2/2)
  11. Régression linéaire multiple (1/2)
  12. Régression linéaire multiple (2/2)