Descriptif
Tout ingénieur est amené à prendre des décisions au vu de certaines informations, dans des contextes où de nombreuses incertitudes demeurent. Il importe donc qu'un ingénieur soit formé aux techniques de gestion du hasard et de traitement de données expérimentales.
Cet enseignement a pour objectif de :
- acquérir les connaissances de base en traitement de données,
- apprendre à mener des calculs en univers incertain à l'aide des probabilités,
- savoir appliquer les statistiques à des situations classiques du métier d'ingénieur dans des fonctions de R&D, dans des fonctions d'exploitant,
- comprendre la portée de la discipline des statistiques appliquées dans la société et dans le quotidien de la vie courante.
Objectifs pédagogiques
Á la fin de ce module, les élèves seront capables de :
- reconnaître et manipuler une loi de distribution de variables aléatoires,
- analyser un problème pour choisir une statistique, calculer un intervalle de confiance et appliquer un test statistique,
- estimer les paramètres et leur incertitude dans le cas d'une régression linéaire simple ou multiple,
- opérer une ANOVA,
- calculer les statistiques descriptives d'un ensemble de données
Diplôme(s) concerné(s)
UE de rattachement
- UE-IFIA1-S2-SF : Sciences fondamentales
Pour les élèves du diplômeDiplôme d'Ingénieur IMT Mines Albi
Probabilité : espace probabilisé, conditionnement et indépendance
Variables aléatoires discrètes, espérance et variance, lois de Bernoulli et de Poisson, loi faible des grands nombres
Format des notes
Numérique sur 20Pour les élèves du diplômeDiplôme d'Ingénieur IMT Mines Albi
Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes écrêté à une note seuil)Le coefficient de l'enseignement est : 1
Programme détaillé
- Statistique descriptive (1,75 h) : TAPE (1,75 h)
- VA et lois usuelles (8,75 h) : CM (1,75 h), TD (5,25 h), TAPE (1,75 h)
- Statistique inférentielle (8,75 h) : CM (1,75 h), TD (7 h)
- Régression linéaire (5,25 h) : CM (1,75 h), TAPE (3,5 h)
- ANOVA (3,5 h) : CM (1,75 h), TD (1,75 h
- Evaluation (2 h)