Introduction aux probabilités et statistique descriptive Cours-Résumé-Exercices et Examens Corrigés PDF
1.Introduction:
Ce cours intitulé Introduction aux probabilités et statistique descriptive a pour objectif d’initier des étudiants de la première année mathématique et informatique (MI) les principes fondamentaux en probabilités et en séries statistiques à une variable (unidimen- sionnelle).
Introduction aux probabilités et statistique descriptive Cours-Résumé-Exercices et Examens Corrigés PDF
Notons que la statistique est définie comme un ensemble de méthodes scientifiques où un ensemble de techniques basées sur le recueil, l’organisation, la présentation, l’analyse et interpréter les données afin de rendre les données compréhensibles par tous. Il nous per- met aussi de prendre des décisions éclairées dans des conditions d’incertitude. Cette science est un outil essentiel pour la compréhension et la gestion des phénomènes complexes. En conséquence, ce cours est nécessaire que les étudiants des autres filières en général et les étudiants (MI) en particulier, doivent acquérir auprès d’eux les concepts de base de manière à les aider à prendre les décisions appropriées dans leur domaine de spécialisation. Les unités d’apprentissage qui constituent ce cours permettent d’acquérir un ensemble de compétences. En d’autre terme, l’étudiant devrait être capable, à la fin du cours, de :
•−Apprendre le vocabulaire utilisé dans la statistique descriptive à une série statistique simple.
•−Figurer des données sous forme de tableaux statistiques.
•−Représenter des données par un graphique approprié.
•−Analyser des données statistiques par des paramètres statistiques appropriés.
•−Apprendre les techniques et méthodes de dénombrement.
•−S’initier aux notions de bases de calcul des probabilités
2.Continu de la matière:
Chapitre 1 : Notions de base et vocabulaire statistique
• Concepts de base de la statistique (Population et individu, Variable (ou caractère))
• Les tableaux statistiques : Cas de variables qualitatives (Représentation circulaire par des secteurs, Représentation en tuyaux d’orgue, Diagramme en bandes), cas de variables quantitatives (Le diagramme en bâtons, Histogramme, Polygone).
Chapitre 2 : Représentation numérique des données
• Les caractéristiques de tendance centrale ou de position (La Médiane, Les quartiles, Intervalle interquartile, Le mode, La moyenne arithmétique, La moyenne arithmétique pondérée, La moyenne géométrique, La moyenne harmonique, La moyenne quadratique).
• Les caractéristiques de dispersion (L’étendu, L’écart type, L’écart absolue moyen, Le coefficient de variation).
Chapitre3 : Calcul des probabilités
• Analyse combinatoire : (Principe fondamental de l’analyse combinatoire, Arrangements, Permutations, Combinaisons).
• Espace probabilisable : (Expérience aléatoire, Evénements élémentaires et composés, Réalisation d’un événement, Evénement incompatible, Système complet d’événement, Algèbre des événements, Espace probabilisable, Concept de probabilité).
• Espace probabilisé : (Définitions, conséquence de la définition, probabilité conditionnelle, évènements indépendants, expériences indépendantes)
• Construction d’une probabilité
• Probabilités conditionnelles, indépendance et probabilités composées (Probabilités conditionnelles, Indépendance, Indépendance mutuelle, Probabilités composés, Formule de Bayes).