Programme d’études 2017-2018 | English | ||
Probabilité et Statistiques | |||
Unité d’enseignement du programme de Bachelier en sciences de l'ingénieur, orientation ingénieur civil à la Faculté Polytechnique |
Code | Type | Responsable | Coordonnées du service | Enseignant(s) |
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UI-B2-IRCIVI-003-M | UE Obligatoire | GILLIS Nicolas | F151 - Mathématique et Recherche opérationnelle |
Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Crédits | Pondération | Période d’enseignement |
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Français | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 4 | 2e quadrimestre |
Code(s) d’AA | Activité(s) d’apprentissage (AA) | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement | Pondération |
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I-MARO-005 | 50.00% | |||||||
I-MARO-007 | 50.00% |
Unité d'enseignement | ||
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UI-B1-IRCIVI-004-M Mathématique pour l'ingénieur 2 | ||
UI-B1-IRCIVI-003-M Mathématique pour l'ingénieur 1 |
Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme
Acquis d'apprentissage UE
- comprendre et expliquer les notions de base du calcul des probabilités ainsi que quelques grands résultats (loi des grands nombres, théorème central-limite);- résoudre des applications simples mettant en oeuvre ces notions et ces résultats dans un certain nombre de situations concrètes (jeux de hasard, sondages électoraux, files d’attente, diagnostic de panne, ...); - construire un intervalle contenant presqu’à coup sûr la valeur d’un paramètre de la distribution d’une variable al- tester des hypothèses faites sur la valeur de paramètres associés à des variables aléatoires, ainsi que d'autres hypothèses comme l'indépendance, l'ajustement et l'homogénéit- établir un modèle de régression linéaire à une variable explicative.
Contenu de l'UE
notions de probabilité: variables aléatoires et leur distribution; distributions classiques; vecteurs al indépendance, corrélation, distribution normale ; lois des grands nombres ; théorème central limite, fonction caractéristique, approximation de la loi binomiale par la loi normale et par la loi de Poisson; modélisation de situations réelles par des probabilités (p.ex., files d'attente, PageRank de Google).
notions de statistique: statistique descriptive élémentaire à une et deux dimensions (échantillon, fréquence, graphiques) ; corrélation ; régression ; indépendance ; estimation par intervalles de moyenne, variance, proportion ; coefficient de régression ; méthode du maximum de vraisemblance ; tests d’hypothèses (moyenne d’une population, proportion, variance, comparaison de moyennes et de variances, ajustement, indépendance) ; modèle de régression linéaire (à une variable).
Compétences préalables
Cours de Math de BA1.
Types d'évaluations Q2 pour l'UE
Commentaire sur les évaluations Q2 de l'UE
Sans objet
Types d'évaluation Q3 pour l'UE
Commentaire sur les évaluations Q3 de l'UE
Sans objet
Types d'activités
AA | |
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I-MARO-005 | |
I-MARO-007 |
Mode d'enseignement
AA | |
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I-MARO-005 | |
I-MARO-007 |
Supports principaux
AA | |
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I-MARO-005 | |
I-MARO-007 |
Supports principaux non reproductibles
AA | |
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I-MARO-005 | |
I-MARO-007 |
Supports complémentaires
AA | |
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I-MARO-005 | |
I-MARO-007 |
Supports complémentaires non reproductibles
AA | |
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I-MARO-005 | |
I-MARO-007 |
Autres références conseillées
AA | |
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I-MARO-005 | |
I-MARO-007 |
Reports des notes d'AA d'une année à l'autre
AA | |
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I-MARO-005 | |
I-MARO-007 |