Durée
15h Th, 10h Pr, 25h Proj.
Nombre de crédits
| Bachelier en sciences de l'ingénieur, orientation ingénieur civil | 3 crédits | |||
| Bachelier en sciences informatiques | 3 crédits |
Enseignant
Langue(s) de l'unité d'enseignement
Langue française
Organisation et évaluation
Enseignement au premier quadrimestre, examen en janvier
Horaire
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 fournit une introduction à la théorie mathématique derrière les méthodes statistiques et les garanties théoriques pour les méthodes statistiques que vous pouvez utiliser pour certaines applications de l'ingénierie et de la science.
Les sujets suivants sont abordés :
- Modèles, vraisemblance, estimation et méthode des moments ;
- Fonctions de cout, compromis biais-variance et méthodes asymptotiques ;
- Estimation du maximum de vraisemblance ;
- Intervalle de confiance ;
- Régression ;
- Test d'hypothèses ;
- Inférence statistique bayésienne.
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement
À la fin du cours, l'étudiant comprendra les principes fondamentaux de la statistique et sera capable de les appliquer pour effectuer des analyses exploratoires de données, des estimations de paramètres de population et des tests d'hypothèses.
Savoirs et compétences prérequis
Analyse mathématique, algèbre, géométrie et probabilité.
Eléments d'informatique et d'analyses numérique.
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement
Le cours est composé d'une douzaine d'heures de leçons théoriques, d'une dizaine d'heures de séances d'exercices dirigés et d'environ 25 heures d'encadrement de travaux pratiques sur ordinateur.
Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride)
Cours donné exclusivement en présentiel
Supports de cours, lectures obligatoires ou recommandées
Informations complémentaires:
Le matériel de cours sera mis à disposition au fur et à mesure du semestre.
Références additionnelles :
- Rice, John A. Mathematical Statistics and Data Analysis. New Delhi: Cengage Learning/Brooks/Cole, 2014.
- Wasserman, Larry. All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference. Corrected second printing, 2005. Springer Texts in Statistics. New York, NY: Springer, 2010.
Modalités d'évaluation et critères
Examen(s) en session
Toutes sessions confondues
- En présentiel
évaluation écrite
Travail à rendre - rapport
Explications complémentaires:
L'évaluation est composée de deux notes : une note pour les projets (environ 15% de la note finale) et une note pour l'examen écrit couvrant théorie et exercices (environ 85% de la note finale).
Les projets feront l'objet d'une évaluation unique pendant l'année et la note obtenue pendant l'année interviendra dans l'élaboration de la note moyenne de première session et de seconde session (le cas échéant).
Stage(s)
Remarques organisationnelles et modifications principales apportées au cours
Contacts
Enseignant : Pierre Sacré (p.sacre@uliege.be).
Page web : https://people.montefiore.uliege.be/sacre/MATH0487/.