Statistique

Code UE : UTC705

  • Cours + travaux pratiques
  • 3 crédits

Responsable national

Laura TEMIME

Responsable opérationnel

Laura TEMIME

Public et conditions d'accès

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

Objectifs pédagogiques

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 bioinformatique, en chimie, en santé-sécurité au travail et en environnement.

Compétences visées

- 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, bioinformatiques, toxicologiques, épidémiologiques
 

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.

Modalité d'évaluation

Examen final

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UE

    • Paris
      • Paris
        • 2018-2019 1er semestre : Formation hybride
        • 2018-2019 1er semestre : Présentiel
        • 2019-2020 1er semestre : Formation hybride
        • 2019-2020 1er semestre : Présentiel
        • 2020-2021 1er semestre : Formation hybride
        • 2020-2021 1er semestre : Présentiel