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  • Représentation graphique statistique
  • Statistique descriptive

Statistique

Mis à jour le

Responsable(s) : Mme Laura TEMIME

Code Cnam : UTC705-PAC
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  • Durée : 30 heures (+/- 10%)
  • A la carte
  • 3 crédits
  • Distanciel

Présentation

Public, conditions d'accès et prérequis

Prérequis

Le niveau minimal requis est celui d'une terminale scientifique ou technique.

Objectifs

Acquérir et mettre à jour les connaissances en statistique à la fois nécessaires au suivi des enseignements scientifiques et techniques des filières d'ingénieur de l'EPN "Chimie, Vivant, Santé" du Cnam, et mobilisables dans la pratique professionnelle en biologie, en bio-informatique, en chimie, en santé-sécurité au travail et en environnement.

L'avis des auditeurs

Les dernières réponses à l'enquête d'appréciation pour cet enseignement : Fiche synthétique au format PDF

Compétences et débouchés

Compétences

- Maîtrise des principaux outils descriptifs statistiques pour la présentation et l'exploitation de données
- Connaissances statistiques nécessaires pour la lecture critique de résultats chiffrés et de graphiques
- Capacité à interpréter sur le plan statistique des résultats d'études biologiques, bio-informatiques, toxicologiques, épidémiologiques

 

Informations pratiques

Contact

Logo école santé Cnam

Programme

Contenu

I- Bases de probabilité : événements et variables aléatoires ; calculs de probabilités ; notions d'incompatibilité et indépendance ; lois de probabilité, espérance, variance et fonctions de répartition

II- Lois de probabilité usuelles : lois uniformes ; loi de Bernoulli et loi binomiale ; processus et loi de Poisson ; loi normale (de Gauss ; loi exponentielle

III- Statistiques descriptives : grands types de variables (qualitatives, quantitatives) ; principaux indicateurs (moyenne, médiane, fréquences, percentiles) ; représentations graphiques (diagrammes en bâtons, histogrammes, box-plots) 

IV- Estimation statistique : estimation ponctuelle et par intervalle; intervalles de confiance : construction et interprétation ; notion d'échantillonnage

V- Tests d’hypothèse : grands principes des tests (hypothèse nulle et alternative, erreurs de 1ère et de 2ème espèce, puissance, degré de signification) ; tests de Student (comparaison de moyennes et de proportions) ; tests du Khi-2 (homogénéité, indépendance) ; tests de corrélation (Pearson, Spearman)

VI- Régression linéaire : régression linéaire simple ; calcul du coefficient de corrélation ; principe de la régression multiple 

Ces notions sont illustrées par des exemples dans les domaines du vivant, de la santé ou de la chimie. Les cours donnent lieu à des mises en pratiques sous forme de TD et d'études de cas.

Modalités d'évaluation

Examen final

Formation mère

Statistique

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