| Libellé du cours : | Statistics 1 |
|---|---|
| Département d'enseignement : | EEA / Electronique Electrotechnique Automatique |
| Responsable d'enseignement : | Monsieur PIERRE-ANTOINE THOUVENIN / Monsieur PIERRE CHAINAIS |
| Langue d'enseignement : | |
| Ects potentiels : | 0 |
| Grille des résultats : | |
| Code et libellé (hp) : | MR_DS_S1_ST1 - Statistics 1 |
Equipe pédagogique
Enseignants : Monsieur PIERRE-ANTOINE THOUVENIN / Monsieur PIERRE CHAINAIS
Intervenants extérieurs (entreprise, recherche, enseignement secondaire) : divers enseignants vacataires
Résumé
• Data types and description of the distribution of univariate random variables: probability distribution / density function, cumulative distribution function, quantile functions, moments (mean, variance, skewness, kurtosis) Graphical representations: pie charts, barplots, histograms, boxplots, … • Confidence intervals. • Bivariate statistical analyses: Mean comparisons with t-tests or ANOVA (when one variable is qualitative, the other one quantitative), chi-squared independence tests (when the variables are both qualitative), correlation analysis (when the variables are both quantitative) • Classifiers: introduction to decision theory and ROC curves. The course will be illustrated by many examples on computer, using the R software.
Objectifs pédagogiques
After successfully taking this course, a student should be able to: • use standard statistical exploration tools from descriptive statistics and have a sound approach of data • be aware that assertions should be statistically tested, and be able to provide scientific evidence of what is read from the data
Objectifs de développement durable
Modalités de contrôle de connaissance
Contrôle Continu
Commentaires: Grading scale: (min) 0 – 20 (max)
Passing grade = 10/20
Ressources en ligne
1. Mathematical statistics, Vol. 1&2, P.J. Bickel, K.A. Doksum, CRC Press, Chapman and Hall, 2015 2. Introduction to Probability and Statistics Using R by G. Jay Kerns http://ipsur.r-forge.r-project.org/book/ 3. Introduction to R by Andrew Ellis, Boris Mayer https://methodenlehre.github.io/SGSCLM-R-course/
Pédagogie
24 hours, including lectures and exercise sessions Language of instruction is specified in the course offering information in the course and programme directory. English is the default language.
Séquencement / modalités d'apprentissage
| Nombre d'heures en CM (Cours Magistraux) : | 12 |
|---|---|
| Nombre d'heures en TD (Travaux Dirigés) : | 12 |
| Nombre d'heures en TP (Travaux Pratiques) : | 0 |
| Nombre d'heures en Séminaire : | 0 |
| Nombre d'heures en Demi-séminaire : | 0 |
| Nombre d'heures élèves en TEA (Travail En Autonomie) : | 0 |
| Nombre d'heures élèves en TNE (Travail Non Encadré) : | 0 |
| Nombre d'heures en CB (Contrôle Bloqué) : | 0 |
| Nombre d'heures élèves en PER (Travail PERsonnel) : | 0 |
| Nombre d'heures en Heures Projets : | 0 |
Pré-requis
None