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Modélisation statistiques

Modélisation statistiques

En pratique :

Langue principale : français

Description du contenu de l'enseignement

Objectifs
Ce cours a pour objectif d'initier l'étudiant au modèle de régression linéaire et ses applications potentielles à un très grand nombre de situations rencontrées en entreprise. À la fin du cours, l’étudiant devra être capable d’analyser des phénomènes de la vie de l’entreprise au travers de base de données ou d’observations, d’appliquer des méthodes de traitement statistique adéquat afin de prendre des décisions optimales en tant que futur cadre en gestion.

Compétences à acquérir

  • Effectuer toutes les étapes d'une analyse de régression de façon appropriée afin de répondre à des besoins spécifiques de l’entreprise.
  • Interpréter de façon critique les résultats d'analyses.
  • Utiliser un logiciel statistique (XLSTAT) afin de mettre en application les concepts appris dans le cadre du cours et ainsi acquérir de l’expérience pratique d'analyse de donnée.

Programme
Modélisation statistique :

  • Introduction générale
  • Chap. 1 : La régression linéaire simple
  • Chap. 2 : La régression linéaire multiple
  • Chap. 3 : Validation du modèle

Bibliographie

  • Saporta : « Probabilités, analyse des données et statistique ». Technip. Ed. 1990
  • Tenehaus : « Méthodes statistiques en Gestion ». Dunod.
  • Escoffier et Pagès : « Introduction à l’analyse des données ». Dunod. 1993

Pré-requis
Statistique de base (statistique descriptive, calcul de probabilité, lois usuelles telles que la loi normale, loi de poisson, loi binomiale…)