Contenu du cours :
Première partie : Statistique Descriptive
Une variable : Nature des donnés - Tableaux structurés - Résumés graphiques - Résumés numériques (tendance centrale, variabilité) - Transformations linéaires - Standardisation
Deux variables conjointes : Représentation graphique - Coefficient de corrélation - Ajustement linéaire - Relation de cause à effet
Deuxième partie : Probabilité
Définition expérimentale - Approche ensembliste - Probabilités conditionnelles - Variables aléatoires (discrètes et continues) - Distribution de probabilité - Espérance - Variance - Loi binomiale - Loi normale - Lois dérivées de la loi normale - Théorème de la Limite Centrale
Troisième partie : Inférence Statistique
Estimations pontuelles et propriétés des estimateurs (biais, variabilité, distribution d'échantillonnage, fonction pivotale) - Intervalles de confiance - Tests d'hypothèse et prise de décision (principes) - Tests d'hypothèse sur les paramètres d'une loi binomiale et d'une loi normale - Modèle de régression simple à résidus normaux - Comparaison des moyennes de deux populations (échantillons indépendants et observations pairées)