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Discipline(s) : Infomatique et télécommunications

Mathématiques 2 : statistiques et probabilités

Semestre Semestre 2
Type Obligatoire
Nature UE
Crédits ECTS 3
Volume horaire total 40
Volume horaire CM 20
Volume horaire TD 20

Responsables

Emmanuelle Becker, Université de Rennes 1

Pré-requis

Programme d’analyse de MP ou PSI
Cours sur l’intégrale de Lebesgue
Probabilités discrètes (niveau L2)
Bases de combinatoire (niveau L2)

Objectifs

  • Les étudiants maîtrisent l’utilisation du logiciel R pour l’analyse de données mono et multidimensionnelles.
  • Ceux qui ont choisi la voie théorique connaissent les fondements mathématiques de ces techniques.
  • Ceux qui ont choisi la voie expérimentale ont appris à gérer une procédure expérimentale sur le plan statistique, depuis l’acquisition des données jusqu’à la définition d’un modèle.

Contenu

Description du cours

Ce cours vise à donner les bases pour l’analyse statistique d’expériences scientifiques, en particulier dans le domaine de l’informatique. L’outil central du cours est le logiciel R. Dans la première partie du cours est consacrée à l’analyse de données mono et multidimensionnelles. La deuxième partie du cours propose deux possibilités.
Une voie plus théorique, qui expose les fondements mathématiques de la théorie des probabilités et des outils statistiques étudiés dans le cours.
Une voie plus expérimentale qui propose de conduire un projet complet, depuis l’acquisition de données expérimentales jusqu’à leur analyse et la définition d’un modèle.


Programme

Partie commune
Introduction aux notions d’échantillonnage et
Statistiques 1D avec R
Statistiques nD avec R
Statistiques exploratoires
Évaluation : TP noté et/ou devoir à la maison

Partie  au choix : compléments théoriques
Généralités sur les probablilités
Indépendance
Convergence de suites de VA et de mesures de probabilité
Sommes de VA indépendantes
Évaluation : présentation de certaines parties du cours par les étudiants et/ou séance de devoir sur table

Partie au choix : compléments applicatifs
Projet en petits groupes d’analyse de données sur des données acquises par les étudiants
Thème : apprentissage et reconnaissance
Évaluation : démonstration, rapport, soutenance


Contrôles des connaissances

Pour la session principale, une note de contrôle continu (CC) :
En session de rattrapage, un examen oral (O)
 
Note finale en session 1 : CC
Note finale en session 2 : O

Mise à jour le 12 juillet 2017