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l'apprentissage ultérieur des statistiques. La pédagogie des enseignements des probabilités est aussi adaptée à ces différences de cursus d'origine
METHODES STATISTIQUES POUR LINGENIEUR
Utilité des méthodes statistiques pour l'ingénieur . valeur aberrante 10 000 du deuxième échantillon alors que la médiane ne l'est pas du tout.
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aux éditions Springer-Verlag France et notre coll`egue le Professeur Y. Dodge
Benjamin JOURDAIN 10 janvier 2018 - École des ponts ParisTech
que pour leur contribution a la compilation d’exercices corrig´es du chapitre 10 — Jean-Franc¸ois Delmas pour les emprunts faits au polycopi´e de son cours de premi`ere ann´ee a l’ENSTA : “Introduction aux probabilit´es et a la statistique” — l’´equipe enseignante du cours de statistique de seconde ann´ee pour les emprunts
Exercices corrigés de probabilités et statistique
probabilités et statistique Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne Cours de deuxième année de licence de sciences économiques Fabrice Rossi & Fabrice Le Lec CetteœuvreestmiseàdispositionselonlestermesdelalicenceCreative CommonsPaternité-Partageàl’Identique3 0nontransposé
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Comment télécharger le cours de probabilité et statistique ?
Tout en PDF/PPT, Tout est gratuit. NOTE: N’oubliez pas de voir le cours de Probabilité et Statistique. Liens dans la section ci-dessous. Pour télécharger le cours complet de Probabilité et Statistique, Cliquez sur le/les liens ci-dessous.
Comment calculer la probabilité d’avoir un individu de la CAT¶egorie ?
Supposons que les individus de la cat¶egorie A sont en nombre NAdans la population qui contient N individus. Alors pour chaque ¶epreuve de Bernoulli, la probabilit¶e d’avoir un individu de la cat¶egorie A (ce que nous appellerons un succµes) est p=NA=N.
Quelle est la probabilité d'un tableau de fautes ?
Les tableaux de A comportent des fautes dans 5,2% des cas et ceux de B dans 6,7% des cas. On prend un tableau au hasard. Il comporte des fautes. Quelle est la probabilit¶e pour que A se soit occup¶e de ce tableau?
Comment calculer les probabilités totales ?
P(AjB) = P(AB) P(B) = P(BjA)P(A) P(B) et on conclut en rempla»cantP(B) par son expression donn¶ee par la formule des probabilit¶es totales. ? Proposition 11 (Formule de Bayes g¶en¶eralis¶ee)Soit(Ai)i2Iune partition de›, telle que P(Ai)>0, pour tout i 2 I. Soit un ¶ev¶enement B, tel que P(B)>0.
Tél : 33 (0)2 99 05 32 32 / scolarite@ensai.fr
www.ensai.fr 1Programme
des enseignements de 2e annéeANNÉE SCOLAIRE 2020 / 2021
Brique des enseignements de deuxième année 2020/2021 Campus de Ker Lann, 51 rue Blaise Pascal - BP37203 - 35172 BRUZ CEDEXTél : 33 (0)2 99 05 32 32 / scolarite@ensai.fr
www.ensai.fr 2Programme
des enseignements de 2e annéeANNEE SCOLAIRE 2020 / 2021
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www.ensai.fr 3Table des matières
PRESENTATION GENERALE DES ENSEIGNEMENTS .................................................................................... 5
1 LES GRANDS DOMAINES D'ENSEIGNEMENT.......................................................................................... 7
ENSEIGNEMENTS DE 2E ANNEE ............................................................................................................. 10
VOLUMES HORAIRES ENSEIGNES .......................................................................................................... 10
ENSEIGNEMENTS DU PREMIER SEMESTRE ............................................................................................ 17
UE 2-01 : MODELISATION STATISTIQUE ....................................................................................................... 18
REGRESSION LINEAIRE ............................................................................................................................. 19
MODELE LINEAIRE GENERALISE ET REGRESSION SUR VARIABLES CATEGORIELLES ................................ 20
SERIES TEMPORELLES 1 ........................................................................................................................... 21
UE 2-02 : COLLECTE ET APPRENTISSAGE ...................................................................................................... 22
APPRENTISSAGE SUPERVISE .................................................................................................................... 23
THEORIE DES SONDAGES ......................................................................................................................... 24
DROIT ET ETHIQUE DES DONNEES / SECURITE DES DONNEES ................................................................ 25
UE 2-03 : INFORMATIQUE POUR LA DATA SCIENCE ..................................................................................... 26
COMPLEMENT D'INFORMATIYUE ........................................................................................................... 27
PROJET D'INFORMATIYUE ....................................................................................................................... 29
REMISE A NIVEAU EN INFORMATIQUE .................................................................................................... 31
UE 2-04 : MODELISATION ECONOMIQUE .................................................................................................... 33
MODELISATION MICROECONOMIQUE .................................................................................................... 34
ECONOMETRIE APPLIQUEE ...................................................................................................................... 36
UE 2-05 : HUMANITES ET STAGE OPERATEUR .............................................................................................. 37
ANGLAIS ................................................................................................................................................... 39
ENSEIGNEMENTS DU SECOND SEMESTRE : ............................................................................................ 41
TRONC COMMUN ................................................................................................................................ 41
UE 2-06 : PROJET STATISTIQUE .................................................................................................................... 42
UE 2-07 : COMPLEMENTS DE MODELISATION STATISTIQUE ........................................................................ 43
INTRODUCTION AUX MODELES DE DUREE .............................................................................................. 44
STATISTIQUE NON PARAMETRIQUE ........................................................................................................ 45
TRAITEMENT DE LA NON-REPONSE DANS LES ENQUETES ...................................................................... 46
CHAINES DE MARKOV .............................................................................................................................. 48
SERIES TEMPORELLES 2 ........................................................................................................................... 49
UE 2-08 : METHODES COMPUTATIONNELLES .............................................................................................. 50
MICROECONOMIE APPLIQUEE................................................................................................................. 51
MACROECONOMETRIE APPLIQUEE ......................................................................................................... 53
PROGRAMMATION ORIENTEE OBJET AVEC JAVA .................................................................................... 54
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www.ensai.fr 4C++ POUR LA STATISTIQUE COMPUTATIONNELLE .................................................................................. 55
OUTILS POUR LE BIG DATA ...................................................................................................................... 57
ENSEIGNEMENTS DU SECOND SEMESTRE : ............................................................................................ 59
COURS ELECTIFS (PRE-SPECIALISATION UE 2-09) .................................................................................... 59
UE 2-09 : PRE-SPECIALISATION..................................................................................................................... 60
MODELES AVANCES DE REGRESSION ...................................................................................................... 61
MARTINGALES ET PROCESSUS DE LÉVY ................................................................................................... 63
MÉTHODES DE RÉÉCHANTILLONNAGE .................................................................................................... 64
STATISTIQUE MATHÉMATIQUE ............................................................................................................... 66
ÉCHANTILLONNAGE À PLUSIEURS DEGRÉS ............................................................................................. 67
SÉRIES TEMPORELLES 2 ........................................................................................................................... 69
STATISTIQUE SPATIALE ............................................................................................................................ 70
ECONOMIE DU RISQUE ............................................................................................................................ 71
ECONOMIE NUMERIQUE ......................................................................................................................... 72
ECONOMIE INDUSTRIELLE ....................................................................................................................... 74
DEMOGRAPHIE ........................................................................................................................................ 75
PROGRAMMATION AVANCEE EN R ......................................................................................................... 77
ÉCONOMIE FINANCIERE ........................................................................................................................... 78
TECHNOLOGIES MOBILES ........................................................................................................................ 80
TRAITEMENT DU SIGNAL ......................................................................................................................... 81
CONCEPTION DE LOGICIEL ....................................................................................................................... 83
DATA CHALLENGE .................................................................................................................................... 84
DATAVISUALISATION ............................................................................................................................... 85
UE 2-10 : PROJET PROFESSIONNEL ............................................................................................................... 87
CONSTRUIRE SON PROFIL PROFESSIONNEL ............................................................................................ 89
PROJET PROFESSIONNEL ATTACHES ........................................................................................................ 90
STAGE D'APPLICATION ............................................................................................................................. 91
COURS LIBRE OPTIONNEL 2 ..................................................................................................................... 92
LANGUE OPTIONNELLE ............................................................................................................................ 93
SPORT ....................................................................................................................................................... 94
R-SHINY .................................................................................................................................................... 95
VISUAL BASIC APPLICATION ..................................................................................................................... 96
COMPLEMENTS DE SAS............................................................................................................................ 97
LIBRE OFFICE BASIC .................................................................................................................................. 98
ENSEIGNEMENTS SPECIFIQUES ............................................................................................................. 99
AUX ELEVES ATTACHES ......................................................................................................................... 99
MODULE SPECIFIQUE DES ATTACHÉS .................................................................................................... 100
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www.ensai.fr 5Présentation générale des enseignements
CréĠe il y a 20 ans, l'Ensai est lΖune des deudž grandes Ġcoles d'ingĠnieurs aǀec lΖEnsae ă ġtre spĠcialisĠe dans le
devenue un actif stratégique des entreprises, et le métier de statisticien a évolué vers celui de Data Scientist. Par ses
compétences sont à la fois théoriques et opérationnelles, avec une grand part de la formation dédiée aux applications.
La scolarité se déroule en trois ans pour les élèves ingénieurs et en deux ans pour les élèves fonctionnaires (attachés
statistique, parcours " évaluation et décision publiques », coaccrédité avec les Universités de Rennes 1 et Rennes 2,
l'Insa de Rennes, Agrocampus Ouest.Durant les deux premières années de scolarité à l'Ensai, les élèves ingénieurs et les élèves fonctionnaires suivent en
commun la majorité des enseignements. PREMIERE ANNEE : HOMOGENEISER LES COMPETENCES ET ACQUERIR LES CONNAISSANCES SCIENTIFIQUES DE BASELa diversité des étudiants recrutés avec des connaissances préalables plus fortes en économie ou mathématique
oblige à de premiers enseignements fondamentaux distingués au premier semestre selon le cursus antérieur. Ainsi les
enseignement renforcé en économie au 1er semestre pour rattraper leur retard par rapport aux élèves venant de la
La pédagogie des enseignements des probabilités est aussi adaptĠe ă ces diffĠrences de cursus d'origine, pour faciliter
économiques contemporains à la théorie économique. Les étudiants sont formés à différents langages informatiques
qui les rendront agiles et opérationnels dans leur vie professionnelle future.Un stage de un à deux mois conclut cette 1re année : stage de découverte de la statistique publique pour les attachés
stagiaires et stage opérateur pour les élèves ingénieurs. DEUXIEME ANNEE : APPROFONDIR ET COMMENCER A SE SPECIALISERspécialisés aux types de données rencontrées sont ainsi proposés : données temporelles, durée, données
statistique. Les étudiants gagnent en autonomie et des cours électifs sont proposés pour préparer leur spécialisation
de 3e année (élèves ingénieurs) ou leur entrée dans le monde professionnel (élèves fonctionnaires). La présence des
cours en Anglais est renforcée lors du second semestre. Suite audž retours des entreprises partenaires et l'Insee sur
Anglais, avec un nombre de cours en Anglais librement choisi par les élèves. L'objectif est de donner la possibilité de
non. La mise en place de ce cursus en Anglais vise également à permettre à nos partenaires européens de nous
enǀoyer plus dΖĠlğǀes et ainsi de pĠrenniser nos accords Erasmus. Pour les Ġlğǀes ingĠnieurs, l'annĠe se termine par
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www.ensai.fr 6TROISIEME ANNEE : SE SPECIALISER
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