Course description
Title of the Teaching Unit
Théories statistiques pour la gestion
Code of the Teaching Unit
21PMQ10
Academic year
2024 - 2025
Cycle
Number of credits
5
Number of hours
60
Quarter
2
Weighting
Site
Anjou
Teaching language
French
Teacher in charge
SELMOUNI Mohamed
Objectives and contribution to the program
OBJECTIFS SPÉCIFIQUES EN TERMES DE SAVOIRS :
Au terme du cours, l'étudiant(e) doit avoir assimilé les techniques de statistiques descriptives, les notions de base d’inférence dans une ou plusieurs populations et l’étude de la dépendance linéaire éventuelle existant entre deux variables.
Ces objectifs se traduisent par le fait que les étudiant(e)s doivent être capable de :
• Identifier et décrire les éléments de base de la statistique descriptive.
• Définir et expliquer les notions de tests d’hypothèses dans deux populations.
• Expliquer la théorie d’analyse de la variance.
• Définir et expliquer la notion de modèle de régression linéaire simple.
OBJECTIFS SPÉCIFIQUES EN TERMES DE SAVOIR-FAIRE :
L’étudiant(e) devra être capable au terme de ce cours de :
• Appliquer les techniques d’analyse, de synthèse et de présentation des données statistiques
• Formuler par écrit l’hypothèse à tester à partir d’une problématique donnée,
• Choisir la méthode adéquate pour tester cette hypothèse,
• Faire les calculs adéquats relatifs à ce test,
• Interpréter par écrit les résultats du test effectué,
• Dire avec ses propres mots la décision qui en découle,
• Identifier le lien linéaire éventuel reliant deux variables,
• Calculer les estimations des paramètres relatifs à ce modèle linéaire et savoir utiliser ce modèle linéaire pour prédire d’éventuelles valeurs qui nous intéressent.
• Voir comment utiliser, à bon escient, les nouvelles technologies, entre autres, l'intelligence artificielle, pour mener à bien une étude statistique.
Prerequisites and corequisites
UE prérequises ou corequises :
Il n’y a pas d’unités d’enseignements prérequises.
Content
Contenu
1. Statistique descriptive à une dimension pour des variables qualitatives et quantitatives.
2. Introduction aux probabilités et lois de probabilités discrètes et continues.
3. Estimation ponctuelle et par intervalles de confiance pour une moyenne et une proportion population.
4. Tests d’hypothèse pour une moyenne et une proportion population.
5. Tests du chi-carré d’ajustement et d’indépendance.
6. Comparaison de deux moyennes et deux variances populations.
7. Comparaison de deux proportions populations.
8. Analyse de la variance à un facteur contrôlé.
9. Modèle de régression linéaire simple.
Teaching methods
Méthode pédagogique
Type d'enseignement : Le cours est donné sous forme d’un cours ex cathedra accompagné de séances de travaux pratiques : les séances de cours théorique sont de deux heures accompagnées en alternance de séances d’exercices d’applications pour faciliter la compréhension des concepts statistiques théoriques.
Assessment method
Mode d’évaluation
EVALUATION FORMATIVE
Des séances de travaux pratiques accompagnent le cours pour bien comprendre les nouveaux concepts statistiques.
La résolution, d’exercices appliqués à l’économie et à la gestion, permet l’assimilation des concepts théoriques vus au cours et de faire en sorte que l'étudiant(e) perçoive le niveau d'exigence demandé par le formateur.
EVALUATION SOMMATIVE
Le cours se termine par un examen écrit, en présentiel, de trois heures combinant la résolution d’exercices pratiques et questions de compréhension. La note de chaque partie représente 50% de la note globale.
Un formulaire est mis à la disposition des étudiant(e)s pour faire l’examen.
Les étudiant(e)s ont le droit d’utiliser une calculatrice non programmable.
Les critères d’évaluation sont basés sur les points suivants :
• Formulation des hypothèses à tester,
• Identification des tests adéquats,
• Utilisation et justification des distributions nécessaires pour traiter la problématique donnée,
• Traitement des données en faisant les calculs adéquats et en justifiant les formules utilisées.
• Déduction de décisions étayées par le traitement des données effectuées.
Chaque critère vaut, en général, 20% de la note globale.
References
Référence(s) bibliographique(s)
Wonnacott T. H., Wonnacott R.J., Statistique, Economica, 1991.
Droesbeke J.J., Eléments de Statistique, Editions Ellipses, 1994.
Mendenhall W., Beaver R.J., Beaver B.M., A course in business statistics, Duxbury, 1996.
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Mc Clave, Benson, Sincich, Statistics for business and economics, Prentice Hall, 1998.
Keller, Warrack, Bartel, Statistics for management and economics, 1990.
Levin, Rubin, Statistics for management, Prentice Hall, 1998.