Mise à jour le 24 févr. 2021
Publié le 22 février 2021 – Mis à jour le 24 février 2021
| DESCRIPTIF DU COURS |
Volume horaire : 21h CM et 10,5h TD Enseignant : Dominique Chabert, MCF en sciences économiques |
| OBJECTIFS DU COURS | L’objectif de ce cours est de fournir aux étudiant.e.s les bases essentielles de la statistique descriptive et des lois de probabilité. La partie statistique descriptive doit permettre aux étudiant.e.s d’apprendre à savoir traiter des données brutes directement issues d’enquêtes, de savoir les synthétiser au moyen d’indicateurs de tendance centrale, de dispersion et de forme. Il s’agit également d’apprendre à mesurer l’intensité d’une liaison fonctionnelle et linéaire entre variables statistiques. Le cours et les TD prennent appui sur une diversité d’applications à caractère économique et social. La partie probabilités a pour objectif de sensibiliser les étudiant.e.s aux fondamentaux du calcul des probabilités, à la démarche de statistique inférentielle et aux lois de probabilité utilisées pour résoudre des problèmes relevant du champ de l’économie et de la gestion. Plan du cours Partie 1 - Statistique descriptive Chapitre 1 - Les fondamentaux de la statistique descriptive Chapitre 2 - Résumer pour informer : indicateurs de tendance centrale, de dispersion et de forme Chapitre 3 - Mesurer les évolutions : les taux de croissance Chapitre 4 - Mesurer l’intensité des relations entre variables : régression et corrélation linéaires Chapitre 5 - Analyser l’évolution de variables : les séries chronologiques Partie 2 – Lois de probabilité Chapitre 6 - Fondamentaux du calcul des probabilités et des variables aléatoires Chapitre 7 - Modèles probabilistes et applications dans le domaine économique et social : loi binomiale, loi de Poisson, loi normale |
| PRÉREQUIS DU COURS | Le cours nécessite de connaître les bases du calcul algébrique de niveau terminale générale ou technologique ainsi que les bases des suites de type arithmétique et géométrique. Des rappels sont effectués ainsi que des compléments mis en ligne pour une remise à niveau sur les éléments mathématiques mobilisés dans le cadre de cet enseignement. |
| CONNAISSANCES À ACQUÉRIR | - Savoir construire des indicateurs de tendance centrale et de dispersion - Savoir calculer et interpréter un coefficient de corrélation linéaire, un coefficient de détermination, une droite de régression linéaire - Savoir désaisonnaliser une série chronologique (modèle additif et multiplicatif) - Connaître les bases du calcul des probabilités - Connaître les principales lois de probabilité (loi binomiale, loi de Poisson, loi hypergéométrique, loi normale et loi exponentielle). |
| CAPACITÉS ET COMPÉTENCES À ACQUÉRIR | - Savoir interpréter et commenter les principaux indicateurs de tendance centrale et de dispersion (mode, quantiles, moyenne, étendue, écart interquantiles, variance et écart-type) : savoir comment sont construits et comment on peut les appliquer, en particulier dans le champ des sciences économiques et de gestion - Savoir commenter un coefficient de corrélation, un coefficient de détermination, les coefficients d’une droite de régression et leurs applications économiques - Comprendre la signification d’une série en données corrigées des variations saisonnières - Savoir mobiliser une loi de probabilité pour résoudre un problème économique. - Connaître les indicateurs statistiques, leur portée et savoir les utiliser de manière pertinente |
| BIBLIOGRAPHIE INDICATIVE | Anderson, Weeney et Williams (2013), Statistiques pour l’économie et la gestion, Louvain-la-Neuve, de Boeck Caumel, Y. (2011), Probabilités et processus stochastiques, Paris : Springer Larson R. Farber B. (2019), Elementary statistics. Picturing the world, Pearson Py, B. (2007), La statistique sans formule mathématique. Comprendre la logique et maîtriser les outils, Paris : Pearson Education France Tribout, B. (2007), Statistique pour économistes et gestionnaires, Paris : Pearson Education France |