• Acquérir les méthodes et techniques de base nécessaires au traitement statistique de plusieurs types de problèmes : analyse de données, estimation de certaines caractéristiques, prise de décisions, contrôle de qualité, modélisation.
  Appliquer ces méthodes et techniques à des problèmes concrets se rapportant le plus souvent à l’ingénierie.
• Apprendre à utiliser des outils technologiques et informatiques pour réaliser les analyses statistiques.

Objectifs spécifiques à l’utilisation de la calculatrice TI-Nspire CAS CX (ou TI-Voyage 200 incluant le logiciel Stat List / Editor) :

• Être en mesure d’effectuer le calcul des différentes statistiques descriptives vues aux cours et de produire des graphiques appropriés à la nature des variables observées, comme par exemple, une boîte à moustaches pour une variable quantitative.
• Calculer des probabilités associées aux différents modèles théoriques présentés aux cours : loi binomiale, de poisson, hypergéométrique, géométrique, exponentielle, normale, khi-carré, Student, Fisher.
• Savoir utiliser  les fonctions inverses des lois normale, Student et Fisher.
• Savoir calculer les bornes d’un intervalle de confiance et la marge d’erreur dans le cadre de l’estimation d’une moyenne ou d’une proportion.
• Dans le cadre de l’estimation d’un paramètre, savoir calculer le niveau de confiance d’un intervalle donné et savoir calculer la taille d’échantillon nécessaire pour obtenir une certaine marge d’erreur.
• Savoir calculer le seuil descriptif (valeur-p) associé à un test d’hypothèses à partir des données brutes de l’échantillon (listes de données) ou en utilisant les statistiques descriptives résumant l’échantillon.
• Savoir calculer les erreurs de première espèce et de deuxième espèce ainsi que la puissance associées à une règle de décision.
• Savoir calculer la taille d’échantillon nécessaire pour contrôler les risques d’erreurs α et ß.
• Être en mesure de procéder à une analyse de régression linéaire simple en calculant les coefficients de la droite, le coefficient de corrélation linéaire simple, le seuil descriptif du test (valeur-p), ainsi que les résidus.  Être aussi en mesure de tracer le nuage de points, la droite de régression empirique ainsi que le graphique des résidus.
• Comprendre comment généraliser le concept  d’analyse de régression à une régression non linéaire; produire et analyser le nuage de points, introduction de l’équation du modèle non linéaire, etc.

Trois heures de cours magistral par semaine.  De nombreux exemples seront faits en classe pour permettre aux étudiants de bien assimiler la théorie et les techniques présentées au cours.

Trois heures de travaux pratiques par semaine. Ces séances servent en partie à répondre aux  questions des étudiants. Certaines de ces séances pourraient avoir lieu au laboratoire informatique afin d’encadrer les étudiants dans leur apprentissage de certains logiciels, entre autres, STATGRAPHICS et certaines fonctionnalités d’EXCEL couramment utilisées en statistique.
 

Les étudiants doivent obligatoirement installer le logiciel StatList/Editor pour la calculatrice TI-Voyage 200 OU se procurer la calculatrice TI-Nspire CAS CX, disponible à la COOP.  Il sera fait une utilisation intensive de la calculatrice, tant au cours, aux séances d'exercices et aux examens.  Pour de l’aide sur l’utilisation de la calculatrice TI-Nspire CAS CX, visitez le site http://seg-apps.etsmtl.ca/nspire/.

S.O.

Deux modes d'évaluation sont utilisés dans ce cours : des devoirs, quiz, minitests et/ou projets totalisant 30 points et deux examens, soit un intra de 35 points et un final de 35 points.  Les dates de remise des travaux seront annoncées en classe. La documentation permise à l'examen intra sera spécifiée en classe par votre enseignant.

L'examen final est d'une durée de 3 heures. La documentation permise pour l'examen final est :

• une calculatrice;
• le document « MAT350 - Documentation permise aux examens intra et final » vendu à la COOP à l'intérieur duquel vous pouvez rajouter toutes informations manuscrites que vous jugez importantes (formules, exemples, remarques, etc.).

Gervais, Sylvie. MAT 350 Probabilités et statistiques : notes de cours et exercices.

(Révisé en décembre 2015).

Gervais, Sylvie. MAT 350 Probabilités et statistiques : documentation permise aux examens intra et final.

(Révisé en août 2015).

HINES, W.W., MONTGOMERY, D.C., GOLDSMAN, D.M., BORROR, C.M., ADJENGUE, L.-D., CARMICHAEL, J.-P. (2012),  Probabilités et statistiques pour ingénieurs, 2^e  édition, Chenelière  Éducation, Montréal.

MONTGOMERY, D.C., RUNGER, G.C., HUBELE, N.F. (2011), Engineering Statistics, Fifth Edition, Editions John Wiley & sons, Inc.

MONTGOMERY, D.C., RUNGER, G.C. (2007), Applied Statistics and Probability for Engineers, Fourth Edition, Editions John Wiley & sons, Inc.

OSTLE, TURNER, HICKS, MC ELRATH (1996), Engineering Statistics, The industrial Experience, Editions Duxbery Press.

BAILLARGEON, G. (1990), Méthodes statistiques de l'ingénieur, volume 1,  Éditions SMG.

https://ena.etsmtl.ca/course/view.php?id=184

https://seg-apps.etsmtl.ca/nspire/