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École de technologie supérieure

Responsable(s) de cours : Pierre Bélanger


PLAN DE COURS

Hiver 2024
SYS865 : Sujets spéciaux II : génie mécanique (3 crédits)
Inférence statistique avec programmation





Préalables
Aucun préalable requis




Descriptif du cours

Sujets d'intérêt majeur dans le domaine du génie mécanique et familiarisation avec les derniers développements technologiques dans un ou plusieurs domaines de pointe. Sujets particuliers dans différentes spécialités du génie mécanique.

Cours offert à la session d'automne 2023 :

Cours offert à la session d'hiver 2024 :



Objectifs du cours

(Session d'Hiver 2024) - À la fin du cours, les étudiants et étudiantes auront acquis des compréhensions du fondement de l’inférence statistique. Par rapport aux compétences développées pendant ce cours, les étudiants et étudiantes seront en mesure d’appliquer diverses méthodes de probabilités pour calculer des estimations ponctuelles et des intervalles de confiance, de tester une hypothèse, d’utiliser le logiciel R, et de poser des questions critiques sur le concept de preuve statistique.



Stratégies pédagogiques

(Session d'Hiver 2024) - Les activités d'apprentissage couvrent les cours magistraux, les travaux pratiques individuels et les projets en équipe.



Utilisation d’appareils électroniques

(Session d'Hiver 2024) - Les étudiants et étudiantes doivent apporter leur ordinateur portable sur lequel R et RStudio sont installés.



Horaire
Groupe Jour Heure Activité
01 Mercredi 13:30 - 17:00 Activité de cours



Coordonnées de l’enseignant
Groupe Nom Activité Courriel Local Disponibilité
01 Ornwipa Thamsuwan Activité de cours Ornwipa.Thamsuwan@etsmtl.ca A-2964



Cours

Date

Description

Local

10 janvier

1.   Introduction au cours et variables aléatoires

À distance

(lien Zoom affiché dans le site du cours - Moodle)

17 janvier

2.   Espérance, variance, indépendance

+ TP #1 (5 pts.)

B-3410

24 janvier

3.   Échantillonage, intervalle de confiance

+ TP #2 (5 pts.)

 B-3410

31 janvier

4.   Erreurs en statistiques, tests d'hypothèse sur les moyennes

+ TP #3 (5 pts.)

 B-3410

7 février

5.   Valeur p, introduction au projet 1

+ TP #4 (5 pts.)

 B-3410

14 février

6.   Normalité, homogénéité de variances, accompagement du projet 1

+ TP #5 (5 pts.)

 B-3410

21 février

7.   Puissance statistique, taille d'échantillon, accompagnement du projet 1

+ TP #6 (5 pts.)

 B-3410

28 février

8.   Projet 1 (30 pts.)

 B-3410

6 mars

Pas de cours (semaine de relâche)

-

13 mars

9.   Corrélation, régression linéaire

+ TP #7 (5 pts.)

 B-3410

20 mars

10.   Confondeur, régression logistique

+ TP #8 (5 pts.)

 B-3410

27 mars

3 avril

     11, 12.   Activités provisoires et projet 2

 B-3410
10 avril      13.   Projet 2 (30 pts.) B-3410



Laboratoires et travaux pratiques

Les travaux pratiques font partie du cours. Voir la section ci-dessus.



Évaluation

La note finale sera établie à partir des travaux pratiques et du projet en fonction de la pondération suivante :

  • Travaux pratiques    40 %
  • Projet 1                    30 % (25 % pour les travaux et 5 % pour l'évaluation par les pairs)
  • Projet 2                    30 % (25 % pour les travaux et 5 % pour l'évaluation par les pairs)

Les travaux pratiques sont évalués individuellement par la présence dans le cours et la remise d’un rapport écrit.

Les projets sont réalisés en équipe et évalués par la présentation incluant la programmation.

La note de passage est fixée de manière globale à 50 %, mais une moyenne d’au moins 50 % aux travaux pratiques est nécessaire pour passer le cours.



Politique de retard des travaux
Tout travail (devoir pratique, rapport de laboratoire, rapport de projet, etc.) remis en retard sans motif valable, c’est-à-dire autre que ceux mentionnés dans le Règlement des études (1er cycle, article 7.2.7 b / cycles supérieurs, article 6.5.4 b) se verra attribuer la note zéro, à moins que d’autres dispositions ne soient communiquées par écrit par l’enseignant dans les consignes de chaque travail à remettre ou dans le plan de cours pour l’ensemble des travaux.



Absence à un examen
Dans les cinq (5) jours ouvrables suivant la tenue de son examen, l’étudiant devra justifier son absence d’un examen durant le trimestre auprès de la coordonnatrice – Affaires départementales qui en référera au directeur de département. Pour un examen final, l’étudiant devra justifier son absence auprès du Bureau du registraire. Toute absence non justifiée par un motif majeur (maladie certifiée par un billet de médecin, décès d’un parent immédiat ou autre) à un examen entraînera l’attribution de la note (0).



Infractions de nature académique
À l’ÉTS, le respect de la propriété intellectuelle est une valeur essentielle et les étudiants sont invités à consulter la page "Citer, pas plagier !" (https://www.etsmtl.ca/Etudes/citer-pas-plagier). Les clauses du règlement sur les infractions de nature académique de l’ÉTS (« Règlement ») s’appliquent dans ce cours ainsi que dans tous les cours du département. Les étudiants doivent consulter le règlement sur les infractions de nature académique (https://www.etsmtl.ca/docs/ETS/Gouvernance/Secretariat-general/Cadre-reglementaire/Documents/Infractions-nature-academique) pour identifier les actes qui constituent des infractions de nature académique au sens du Règlement ainsi que prendre connaissance des sanctions prévues à cet effet.

Systèmes d’intelligence artificielle générative (SIAG)
L’utilisation des systèmes d’intelligence artificielle générative (SIAG) dans les activités d’évaluation constitue une infraction de nature académique au sens du Règlement sur les infractions de nature académique, sauf si elle est explicitement autorisée par l’enseignant(e) du cours.



Documentation obligatoire

N/A



Ouvrages de références

N/A



Adresse internet du site de cours et autres liens utiles

N/A



Autres informations

N/A