Programma di studio

• Obiettivi

  A la fin du cours, l'étudiant-e sait:

  • Résumer un ensemble de données par différents graphiques statistiques et valeurs caractéristiques, comme la moyenne, l'écart-type, les quartiles, ...
  • Calculer une probabilité d'occurrence d'un événement.
  • Appliquer les principales lois de distribution qui modélisent des épreuves aléatoires concrètes.
  • Estimer les paramètres d'un modèle statistique.
  • Comprendre le rôle de la statistique inférentielle.
• contenuto

  • Statistique descriptive : échantillon, mesures de tendance centrale et de dispersion (moyenne et médiane, écart-type, ...), graphes de données (histogrammes, box-plots, ...)
  • Probabilités : concept de probabilité, définition, algèbre des événements, calcul des probabilités (définitions, probabilité conditionnelle, théorème de Bayes).
  • Analyse combinatoire (permutations, arrangements, combinaisons, avec ou sans répétitions)
  • Variables aléatoires : définition, notion de variables discrètes et continues, lois de probabilité et fonctions de densité, fonctions de répartition, espérance mathématique, variance, principales lois (Bernoulli, binomiale, géométrique, de Poisson, uniforme, exponentielle, normale), théorème central limite.
  • Statistique inférentielle : estimation de paramètres sous forme ponctuelle (moyenne µ, variance, proportion Pi) et par intervalles de confiance (moyenne µ, proportion Pi).
  • Ajustement de courbes : régression linéaire via la méthode des moindres carrés et coefficient de corrélation.

Metodo d'insegnamento e volume di lavoro

Titolo del corso

Metodi di valutazione

• prove in itinere prove scritte

Metodo di calcolo della nota del corso

La note du contrôle continu est la moyenne pondérée des évaluations du semestre. En cas d'examen de révision, la note finale du cours est la moyenne arithmétique de la note du contrôle continu et de celle de l'examen de révision.

Docente/i e/o coordinatore/i

Corinne Hager Jörin, Rudolf Riedi, Florence Yerly