Course description
Title of the Teaching Unit
Statistics 3 and Introduction to Econometrics
Code of the Teaching Unit
13UMQ10
Academic year
2023 - 2024
Cycle
Number of credits
5
Number of hours
60
Quarter
1
Weighting
Site
Anjou
Teaching language
French
Teacher in charge
SELMOUNI Mohamed
Objectives and contribution to the program
OBJECTIFS SPÉCIFIQUES EN TERMES DE SAVOIRS :
Au terme du cours, l'étudiant(e) doit avoir assimilé les notions de base d’une part d’inférence dans deux ou plusieurs populations et d’autre part l’étude de la dépendance linéaire éventuelle existant entre deux variables.
Ces objectifs se traduisent par le fait que les étudiant(e)s doivent être capable de :
• Définir et expliquer les notions de tests d’hypothèses dans deux populations.
• Expliquer la théorie d’analyse de la variance.
• Définir et expliquer la notion de tests non paramétriques.
• Définir et expliquer la notion de modèle de régression linéaire simple.
OBJECTIFS SPÉCIFIQUES EN TERMES DE SAVOIR-FAIRE :
L’étudiant(e) devra être capable au terme de ce cours de :
• Formuler par écrit l’hypothèse à tester à partir d’une problématique donnée,
• Choisir la méthode adéquate pour tester cette hypothèse,
• Faire les calculs adéquats relatifs à ce test,
• Interpréter par écrit les résultats du test effectué,
• Dire avec ses propres mots la décision qui en découle,
• Identifier le lien linéaire éventuel reliant deux variables,
• Calculer les estimations des paramètres relatifs à ce modèle linéaire et savoir utiliser ce modèle linéaire pour prédire d’éventuelles valeurs qui nous intéressent.
Ce cours contribue aux objectifs terminaux du programme ci-après :
- Acquérir des connaissances et compétences utiles aux métiers de la gestion
Communiquer oralement et par écrit de manière précise
Prerequisites and corequisites
La connaissance du contenu du cours de mathématique et statistique II, vu en deuxième année du Bachelier en gestion de l’entreprise et essentiellement le contenu concernant l’inférence dans une population.
Les chapitres à revisiter concerne plus particulièrement les notions suivantes :
• Estimation ponctuelle,
• Estimation par intervalle de confiance,
• Tests d’hypothèses dans une seule population (moyennes et proportions).
Content
1. Introduction
2. Comparaison de deux moyennes populations.
3. Test non paramétrique de Wilcoxon pour échantillons indépendants.
4. Comparaison de deux moyennes populations avec des échantillons appariés.
5. Analyse de la variance à un facteur contrôlé.
6. Test non paramétrique de Kruskal-Wallis.
7. Test de comparaison de deux proportions populations.
8. Modèle de régression linéaire simple.
9. Modèle de régression linéaire multiple.
Teaching methods
Type d'enseignement : Le cours est donné sous forme d’un cours ex cathedra accompagné de séances de travaux pratiques : les séances de cours théorique sont de deux heures accompagnées en alternance de séances d’exercices d’applications pour faciliter la compréhension des concepts statistiques théoriques.
Assessment method
EVALUATION FORMATIVE
Des séances de travaux pratiques accompagnent le cours pour bien comprendre les nouveaux concepts statistiques.
La résolution, d’exercices appliqués à l’économie et à la gestion, permet l’assimilation des concepts théoriques vus au cours et de faire en sorte que l'étudiant(e) perçoive le niveau d'exigence demandé par le formateur.
EVALUATION SOMMATIVE
Le cours se termine par un examen écrit, en présentiel, de trois heures combinant la résolution d’exercices pratiques et questions de compréhension. La note de chaque partie représente 50% de la note globale.
Un formulaire est mis à la disposition des étudiant(e)s pour faire l’examen.
Les étudiant(e)s ont le droit d’utiliser une calculatrice non programmable.
Les critères d’évaluation sont basés sur les points suivants :
• Formulation des hypothèses à tester,
• Identification des tests adéquats,
• Utilisation et justification des distributions nécessaires pour traiter la problématique donnée,
• Traitement des données en faisant les calculs adéquats et en justifiant les formules utilisées.
• Déduction de décisions étayées par le traitement des données effectuées.
Chaque critère vaut, en général, 20% de la note globale.
References
Droesbeke J.J., Eléments de Statistique, Editions Ellipses, 1994.
Mendenhall W., Beaver R.J., Beaver B.M., A course in business statistics, Duxbury, 1996.
Masson R.D., Lind D.A., Marchal W.G., Statistical techniques in business and economics , Mc Graw-Hill, 1999.
Mc Clave, Benson, Sincich, Statistics for business and economics, Prentice Hall, 1998.
Keller, Warrack, Bartel, Statistics for management and economics, 1990.
Levin, Rubin, Statistics for management, Prentice Hall, 1998.