Statistiques descriptives

Sciences naturelles

Description

Ce cours permettra à l’étudiant d’appliquer les méthodes de base usuelles en statistique descriptive, les analyses de corrélation et de régression linéaire, les valeurs-indices et la loi de probabilité.

Objectifs

  • Comprendre la nature, les fonctions et le rôle de la statistique
    • Donner la signification des termes suivants : statistique, statistique descriptive, inférence statistique, échantillon, population, paramètre et recensement
    • Différencier une statistique, statistique descriptive, inférence statistique, un échantillon, une population, un paramètre et un recensement
    • Expliquer l’utilité de la statistique
    • Expliquer pourquoi la statistique descriptive est une partie importante de la statistique
    • Décrire les étapes principales de la méthode statistique de résolution de problèmes tout en différenciant :
      - sources internes, sources externes
      - sources primaires, sources secondaires
      - interview personnelle, questionnaire par la poste
      - classer, synthétiser
      - justesse de l’analyse
    • Décrire le rôle de l’ordinateur dans l’application des méthodes statistiques
    • Expliquer les erreurs à éviter dans l’utilisation des statistiques
    • Donner des exemples illustrant de mauvaises applications statistiques
    • Énoncer des questions à poser durant l’évaluation d’informations quantitatives afin de diminuer le risque d’erreurs
  • Utiliser les outils appropriés afin d'organiser, de classer et de présenter des données
    • Donner la signification des termes variable, variable discrète, variable continue, et en donner un exemple
    • Expliquer comment s’effectue une mise en ordre des données brutes et comment se construit une distribution de fréquences
    • Énumérer les avantages possibles à tirer d’un arrangement de données brutes
    • Effectuer un rangement de données brutes et en déterminer l’étendue
    • Donner la signification de ce qu’est une distribution de fréquence, un histogramme, un polygone de fréquences, l’ogive
    • Indiquer le principal avantage et le principal désavantage d’une distribution de fréquences
    • Expliquer comment se construit une distribution de fréquences
    • Indiquer les critères à considérer ou règles à suivre lors de la construction d’une distribution de fréquences
    • Indiquer l’avantage de représenter graphiquement des données d’un tableau de fréquences
    • Représenter graphiquement une distribution de fréquences à l’aide d’un histogramme ou d’un polygone de fréquences ainsi qu’une distribution de fréquences cumulées, à l’aide d’une ogive
    • Déterminer la médiane à l’aide d’une ogive
    • Énoncer les types de mesures utilisées pour résumer et décrire les principales propriétés d’une distribution de fréquences
  • Mettre en application les mesures de tendance centrale
    • Déterminer l’objectif visé par les mesures de tendance centrale
    • Donner la signification des termes courbe symétrique, courbe dissymétrique, courbe positivement dissymétrique, courbe négativement dissymétrique, moyenne arithmétique, médiane, mode
    • Calculer les mesures de tendance centrale telles que la moyenne, la médiane et le mode pour des données non groupées ou pour des données classées selon une distribution de fréquence
    • Justifier pourquoi il faut éviter, dans la mesure du possible, de recourir aux classes ouvertes
    • Justifier pourquoi les points de concentration des données devraient se situer au centre d’une classe
    • Comparer les mesures de tendances centrales dans le cas d’une distribution normale et dans le cas d’une distribution dissymétrique
    • Identifier les caractéristiques des mesures de tendances centrales
  • Utiliser les mesures de dispersion
    • Déterminer l’objectif visé par les mesures de tendance centrale
    • Expliquer ce que représentent les mesures de dispersion
    • Identifier les raisons qui justifient l’utilisation des mesures de dispersion absolue
    • Énumérer les trois mesures de dispersion absolue les plus fréquemment utilisées pour des données non groupées
    • Énumérer les caractéristiques de l’étendue
    • Calculer l’écart moyen pour des données non groupées
    • Donner la signification de l’écart type en expliquant : (1) ce qu’il mesure, (2) comment il se calcul, (3) ce qu’il signifie, (4) ce qui le différencie de l’écart moyen
    • Calculer l’écart type d’une population et d’une population et d’un échantillon
    • Calculer l’écart type pour des données non groupées et pour des données groupées selon (1) la méthode directe et (2) la méthode abrégée
    • Interpréter l’écart type
    • Énumérer les caractéristiques de l’écart type
  • Connaître les mesures de position
    • Calculer l’étendue interquartile
    • Calculer l’intervalle semi-interquartile
    • Expliquer les caractéristiques de l’intervalle semi-interquartile
    • Donner la raison qui justifie l’utilisation de mesure de dispersion relative
    • Calculer le coefficient de variation d’une distribution de fréquences
    • Comparer la variation de deux distributions
    • Calculer le coefficient de dissymétrie d’une distribution de fréquences
    • Expliquer ce que représente le coefficient de dissymétrie
  • Comprendre la mesure des changements en utilisant les nombres-indices
    • Définir les termes nombre-indice, nombre-indice élémentaire, nombre-indice composé
    • Interpréter les indices
    • Expliquer les avantages des nombres-indices en donnant un exemple
    • Calculer et interpréter l’indice du pouvoir d’achat
    • Justifier la nécessité d’une pondération explicite lors du calcul de l’indice des prix
    • Expliquer en quoi consiste l’indice des prix à la consommation
    • Expliquer en quoi consiste l’indice des prix de vente dans l’industrie
    • Expliquer en quoi consiste l’indice de la production industrielle
    • Expliquer les principaux problèmes rencontrés par les statisticiens lors de l’établissement de nombres-indices
    • Énumérer les causes d’erreurs d’interprétation des nombres-indices
    • Établir des indices par la méthode de la somme et par la méthode de la moyenne des indices élémentaires
  • Appliquer les analyses de corrélation et de régression
    • Calculer et interpréter le coefficient de corrélation linéaire
    • Préparer un diagramme de dispersion pour interpréter la relation entre deux variables
    • Calculer et interpréter le coefficient de détermination
    • Placer la régression linéaire sur un diagramme de dispersion
    • Faire des prévisions en se servant de l’analyse de régression

Aperçu du contenu

  • Termes : statistique descriptive et inférentielle, niveaux de mesure, les variables, échantillon, population, etc.
  • Rôle de la statistique dans les différents domaines
  • Distribution de fréquences, les représentations graphiques
  • Mesures de tendance centrale : moyenne, médiane, mode
  • Mesures de dispersion : étendue, écart moyen, écart-type, coefficient de variation
  • Mesures de position : quantiles, centiles et quartiles
  • Corrélation simple et régression linéaire
  • Indices simples et pondérés
  • Lois de probabilité : addition, multiplication, conditionnelle, théorème de Bayes, permutation, combinaison

janvier 2019

  • Débute : 23 janvier 2019
  • 45
  • 360,00
  • En ligne
Inscrivez-vous !

Formations reliées

Rudiments du système nerveux

Ce cours permettra à l'étudiant de se familiariser avec des notions en lien avec le système nerveux, ce qui favorisera sa compréhension de la maladie d'Alzheimer et d'autres démences. En savoir plus...

Mathématiques financières

Ce cours permettra à l’étudiant de développer la capacité de résoudre des problèmes financiers courants dans la prise de décision en gestion financière, à l’aide des outils financiers utilisés dans l’industrie. En savoir plus...

Trouvez votre formation idéale