Statistique descriptive

Durée

35h Th, 15h Pr

Nombre de crédits

Enseignant

Valérie Henry

Langue(s) de l'unité d'enseignement

Langue française

Organisation et évaluation

Enseignement au deuxième quadrimestre

Horaire

Horaire en ligne

Unités d'enseignement prérequises et corequises

Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme

Contenus de l'unité d'enseignement

Le cours consiste en la présentation des principales théories de la statistique descriptive et de l'analyse des données. Il décrit les principales représentations graphiques d'une série univariée ainsi que les principaux paramètres de position, de dispersion et de forme. Il aborde également le traitement des séries bivariées.

Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement

Stratégie : Le cours permettra à l'étudiant d'analyser le contexte économique et financier d' une situation complexe. Le cours permettra à l'étudiant de faire preuve d'esprit critique et de rigueur scientifique dans l'analyse d'une situation complexe. Mise en oeuvre : Le cours entrainera l'étudiant à tirer parti de la digitalisation des données lorsqu'il est confronté à une situation complexe. Communication : Le cours permettra à l'étudiant de communiquer efficacement au sujet de son entreprise, de son organisation ou de son projet, tant en interne qu'en externe... Adaptabilité : Le cours incitera l'étudiant à être attentif aux enjeux sociétaux, économiques, politiques et environnementaux, tant au fil de ses études que dans ses pratiques professionnelles. Le cours incitera l'étudiant à faire preuve de curiosité et d'une rigueur scientifique de niveau universitaire tant au fil de ses études que dans ses pratiques professionnelles.
Plus spécifiquement, le cours vise à fournir aux étudiants les outils nécessaires à l'analyse critique de situations relevant de la statistique. Il pose les bases indispensables à la compréhension des concepts fondamentaux de la théorie des probabilités et de l'inférence statistique.

Savoirs et compétences prérequis

Aucun pré-requis n'est nécessaire pour ce cours.

Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement

De nombreux exercices seront réalisés au cours. Un apprentissage en e-learning des outils statistiques du tableur et du logiciel R est organisé.

Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride)

Combinaison d'activités d'apprentissage en présentiel et en distanciel


Explications complémentaires:

Le cours se donne au second semestre. Environ 50h seront consacrées au cours présentiel, les 5h restantes compteront pour les travaux à réaliser par les étudiants.

L'enseignement est prévu en présentiel si les conditions matérielles le permettent. Si le système de podcast est opérationnel, les séances de cours seront enregistrées et mises à disposition des étudiants. La plateforme pédagogique Lol@ est abondamment utilisée.

Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours

L'ouvrage de référence s'intitule "Pratique de la statistique descriptive" G.Haesbroeck et V.Henry. Il est disponible dans l'Edipac vendu par le Point de Vue. Les transparents utilisés au cours ainsi qu'un fascicule d'exercices seront placés sur le Campus Lol@. Ils sont indispensables pour assister au cours.

Modalités d'évaluation et critères

Examen(s) en session

Toutes sessions confondues

- En présentiel

évaluation écrite

- En distanciel

évaluation écrite ( questions ouvertes )


Explications complémentaires:

L'évaluation aura lieu durant la session de juin. Un examen écrit portera sur la théorie et les exercices. L'examen pratique sur ordinateur aura lieu à distance et portera sur les outils statistiques du tableur et du logiciel R ainsi que sur les différentes notions théoriques s'y rapportant.

L'examen écrit compte pour 3/4 de la note finale, l'examen sur ordinateur représente donc 1/4 de la note finale.



 

Stage(s)

Remarques organisationnelles et modifications principales apportées au cours

Lorsque les conditions le permettent, les séances de cours sont enregistrées via le système podcast et mises en ligne à disposition des étudiants. Aucun engagement n'est pris quand à la disponibilité des vidéos de tous les cours.

Contacts

Enseignant : Valérie Henry V.Henry@ulg.ac.be

Bât B31, bureau 3.48 4000 Liège Sart-Tilman.
Assistante : Élodie Bebronne elodie.bebronne@uliege.be
Bât N1, bureau 334

Association d'un ou plusieurs MOOCs

Notes en ligne