Génie industriel - Rubrique Formation - 2022

Statistiques - 4XMI0845

  • Volumes horaires

    • CM 10.0
    • TD 10.0

    Crédits ECTS

    Crédits ECTS 2.0

Objectif(s)

Il s’agit de comprendre et de savoir utiliser des outils d’aide à la décision basés sur des modélisations aléatoires des phénomènes étudiés.
Les modélisations stochastiques sont de plus en plus utilisées lorsqu’il s’agit de prendre en compte les aléas : demande en gestion de production, durée de vie en maintenance, comportement des partenaires en économie …D’autre part on dispose en entreprise de beaucoup de données récoltées ou mesurées par exemple en production, ou en étude de marché… Il est nécessaire à la fois de les résumer et représenter, et de prendre des décisions à partir de ces jeux de données.
A l'issue de ce cours, l'étudiant dispose donc :

  • des outils nécessaires à la modélisation des phénomènes aléatoires ;
  • d’une démarche dans le traitement de données ;
  • d’une bonne compréhension de tests d’hypothèses de base et d’une compétence pour analyser les résultats fournis par les logiciels classiques.
Contact Nicolas CATUSSE

Contenu(s)

Outils probabilistes :

  • rappel des principaux concepts et modélisations
    Introduction aux statistiques descriptives
    Les outils statistiques :
  • estimation de paramètres,
  • introduction aux tests d'hypothèse à travers des simulations d’exemples issus du Contrôle qualité et de la production
  • tests sur moyenne et proportion, comparaison de plusieurs échantillons,
  • test du Chi-deux

Les cours s'appuient sur des simulations d’expériences aléatoires, traitement de données et études de cas.



Prérequis

Cours de Maths du tronc commun

Contrôle des connaissances

Session 1
Etudes de cas et examen écrit individuel
Session 2 (rattrapage)



Informations complémentaires

Liste des cours
Cursus ingénieur->Ingénieur filière IMT->2è année-a

Bibliographie

"Statistique", Wonnacott and Wonnacott, 1998.
«Statistique appliquée à la gestion», Vincent Giard, 2003
"Probabilités, analyse des données et statistique", G. Saporta, 2011