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 bio-informatique, en chimie, en santé-sécurité au travail et en environnement.
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.
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.