Analyse de données

  • Aide
  • Recherche
  • Facebook
  • Twitter
Formation

Actualités

    • UE Libres

      Septembre 2019 : Inscriptions aux UE libres.

      Lire la suite

    • Journée Infosup 2019

      Journée d'information sur les formations post-bac.

      Lire la suite

    • Salon Studyrama : Etudes supérieuresà Bayonne

      Maison des associations, 9h30/17h30 à Bayonne.
      En savoir plus et télécharger une invitation

      Lire la suite

Trouver une formation

Analyse de données

Présentation

Introduction aux outils probabilistes et statistiques avec applications au Génie Pétrolier. 

  • Chap 1 : Introduction
  • Chap 2 : Statistique descriptive
    • Série univariée
      • Données qualitatives ou quantitatives.
      • Caractéristiques de forme et de dispersion.
      • Représentation graphique : diagramme en bâtons, histogramme, boite à moustaches, fonction de fréquences cumulées.
    •  Série bivariée
      • Mesure d'indépendance
      • Nuage de points
      • Mesure de corrélation linéaire
      • Régression linéaire : méthode des moindres carrés
      • Mesure de corrélation non linéaire
      • Corrélation vs causalité
  • Chap 4 : Rappels sur les variables aléatoires et lois de probabilités
    • Introduction
    • Variables aléatoires discrètes et exemples
    • Variables aléatoires continues et exemples
  • Chap 5 : Estimateurs et estimations
    • Estimateurs
    • Lois des grands nombres
    • Théorème central limite et intervalle de confiance
  • Chap 5 : Tests statistiques
    • Définitions
    • Test d'adéquation
    • Test de comparaison
    • Test d'indépendance
    • Test de corrélation

Objectifs

Ce cours doit donner aux étudiants les bases pratiques de l'analyse de données réelles, aussi bien en statistique descriptive qu'en statistique inférentielle. L'accent est mis, au travers du cours et de TP (dans le langage R) sur les contraintes posées par les données, tout d'abord du point de vue de la représentation graphique, puis de la détermination d'une corrélation entre différentes données numériques et enfin dans le choix des tests statistiques appropriés.

Conditions d'admission

Licence scientifique

Volume horaire

  • CM : 19.5
  • TP : 19.5

Examens

Contrôle continu  30% + examen terminal 70%

En bref

Crédits ECTS 4

Nombre d'heures 39

Contact(s)

Composante

Responsable(s)

Jung Jonathan


Tél : +33 559407629

Email : jonathan.jung @ univ-pau.fr