ECTS
6 crédits
Composante
Sciences Fondamentales et Appliquées
Description
Ce cours fait suite aux précédents cours de probabilités et permet d’introduire les principales notions de statistique descriptive et inférentielle.
Objectifs
A l’issue du cours, l’étudiant doit être capable de :
- Connaître les 4 types de convergence principales des variables aléatoires (presque sûre, en probabilité, en loi et Lp), la loi des grands nombres et le théorème central limite.
- Déterminer un estimateur par la méthode des moments et par maximum de vraisemblance.
- Étudier les différentes propriétés d’un estimateur (biais, risque quadratique, consistance, normalité asymptotique, ...).
- Connaître les propriétés des lois normales et les liens avec la loi du χ2 et la loi de Student.
- Construire un intervalle de confiance.
- Appliquer un test unilatéral ou bilatéral sur la moyenne d’une loi normale ainsi que le test d’adéquation et le test d’indépendance du χ2.
- Construire un test statistique.
Heures d'enseignement
- CMCM20h
- TDTD18h
- TPTP2h
- P-ProjPédagogie par projet10h