1ER CYCLE
Les étudiants de 1ère année du tronc commun reçoivent un cours de statistique de base de 2 heures par semaine. Depuis l’année 1995/1996, ce cours est composé de 2 parties :
Statistique descriptive Dans la première partie, je présente des techniques de statistique descriptive permettant de découvrir et représenter les principales structures et caractéristiques des données : Distributions de fréquences, histogrammes, stem and leaf, box-plot, mesures de tendance centrale et de dispersion (moyenne, écart-type, quartile,...), indices statistiques.
Probabilité et statistiques inférentielles Dans la deuxième partie, le Prof. Gérard Antille aborde les principaux aspects de la théorie des probabilités (variables aléatoires, lois discrètes, loi normale, théorème central limite) ainsi que les méthodes d’inférence statistique, en particulier celle d’estimation (ponctuelle et par intervalle).
Analyse de régression appliquée Ce cours est donné par moi-même. Il est consacré aux problèmes de modélisation : l’analyse de la régression simple et multiple ainsi que l’analyse de la variance y sont présentées de manière détaillée.
Analyse de données multidimensionnelles L’analyse des données multidimensionnelles fait office de deuxième partie du cours d’anayse de régression. Le Prof. Gérard Antille y présente les principales méthodes de l’analyse multivariée : analyse en composantes principales, analyse des correspondances et classification. Les deux heures de travaux pratiques sont assurées par les assistants du Groupe. Les étudiants de 1ère année du tronc commun reçoivent un cours de mathématiques de base de 2 heures par semaine donné par le Prof. F. Mehran. Ce cours est composé de 2 parties :
Analyse Ce cours s’intéresse à la représentation graphique des fonctions, aux suites, aux limites et aux dérivées, au calcul différentiel, à l’étude des intégrales et des séries, et à l’étude des fonctions de plusieurs variables.
Algèbre linéaire Les chapitres abordés dans ce cours sont le calcul matriciel, les systèmes d’équations linéaires, les vecteurs et espaces vectoriels et finalement l’approche matricielle du calcul différentiel ainsi que les conditions de deuxième ordre de problèmes d’optimisation sous contrainte. |