Professeure responsable

Neila Mezghani

Objectifs

Maîtriser les analyses statistiques de base utilisées en sciences et le logiciel statistique libre R pour réaliser ces analyses.

Contenu

Populations statistiques et échantillons, variables aléatoires et statistiques descriptives. Stratégies d'échantillonnage et calculs d'intervalles de confiance autour d'une moyenne. Formulations d'hypothèses scientifiques. Tests d'hypothèse sur un et deux groupes. Tableaux de contingence et distribution pour la comparaison des fréquences classifiées. Comparaison de moyennes par analyses de variance (ANOVA à un et deux critères, blocs complets aléatoires). Régression linéaire simple et corrélation. Logiciel libre R.

Matériel didactique

Le matériel didactique est accessible sur le site Web du cours. Des ressources complémentaires suggérées sont accessibles sur le Web.

Matériel expédié

Renseignements technologiques

Consultez l'information sur le matériel informatique recommandé.

Encadrement

L'encadrement est individualisé et assuré par une personne tutrice. Les communications se font principalement dans le forum de discussion et par courrier électronique.

Évaluation

L'évaluation repose sur trois laboratoires (15 %, 15 % et 30 %) et un examen final à réaliser à domicile lors de la dernière semaine du cours (40 %).

Échelle de conversion

NotationValeur numériqueValeur en pourcentage
A+4,396 à 100 %
A492 à 95 %
A-3,788 à 91 %
B+3,384 à 87 %
B380 à 83 %
B-2,776 à 79 %
C+2,372 à 75 %
C268 à 71 %
C-1,764 à 67 %
D+1,360 à 63 %
D150 à 59 %
E00 à 49 %

* Échelle de conversion actuellement en vigueur pour ce cours.

Particularités d'inscription

Pour s'y inscrire, on doit avoir réussi un cours de statistiques ou de mathématiques de niveau collégial (par exemple mathématiques discrètes, algèbre, calculs différentiel et intégral). Sans quoi il sera amené à réussir, au préalable, le cours MAT 1000 Outils mathématiques ou MQT 1001 Mathématiques appliquées à la gestion.