Statistique en économie et gestion II [ LECGE1224 ]
5.0 crédits ECTS
30.0 h + 15.0 h
2q
| Enseignant(s) |
Johannes Jan ;
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Langue
d'enseignement: |
Français
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| Lieu de l'activité |
Louvain-la-Neuve
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| Thèmes abordés |
Partie 1 : Méthodes de base de l'analyse statistique.
Après une introduction au modèle statistique (modèle de population et modèle d'échantillonnage), on montre comment les distributions d'échantillonnage de statistiques sont à la base de l'inférence. Ces propriétés permettent de contrôler la précision d'estimateurs ponctuels de construire des intervalles de confiance et de contrôler les risques d'erreur dans une procédure de test d'hypothèses.
Partie 2 : Application à quelques problèmes types.
Les méthodes de base peuvent alors être adaptées à l'analyse de problèmes d'application utiles en économie et gestion : Analyse de la variance (comparaison de plusieurs moyennes) ; Modélisation de relation entre variables (modèles linéaires) ; Etudes de variables catégorielles y compris un test d'indépendance entre variables. On introduira aussi à travers quelques exemples simples la méthode générale d'estimation par maximum de vraisemblance qui est particulièrement utile dans des modèles plus complexes abordés dans les cours d'économétrie qui suivront. Nous considérons finalement le problème d'une mauvaise spécification du modèle et le cas d'une régression non-linéaire.
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Acquis
d'apprentissage |
L'objectif de ce cours est d'introduire les raisonnements et les méthodes de base de l'analyse statistique, ainsi que ses applications à la résolution de problèmes statistiques simples rencontrés dans le domaine de l'économie et de la gestion. Ce cours vise aussi à enseigner la matière de base qui sera utilisée dans les cours de statistique et d'économétrie qui suivront dans le curriculum de l'étudiant.
A l'issue du cours l'étudiant devra être capable de comprendre les mécanismes de base de l'inférence statistique et de résoudre pratiquement les problèmes standards d'estimation, de construction d'intervalles de confiance et de tests d'hypothèses sur des moyennes, variances et proportions. Il sera également capable de modéliser des relations entre variables par des modèles de régression linéaire simple, avec une introduction aux aspects multivariés.
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| Contenu |
Modèle statistique et distribution d'échantillonnage, Estimation ponctuelle, Estimation par intervalle, Tests d'hypothèses, Comparaison de moyennes, Modèle linéaire, y compris notation matricielle, Méthodes d'estimation y compris Maximum de vraisemblance, Propriétés d'estimateurs, Inférence dans la régression simple, Régression nonlinéaire
Méthode :
Le cours est donné sous forme :
- d'exposés magistraux (l'enseignant introduit et interprète les concepts à partir d'une application et dégage leur forme abstraite),
- de séances d'exercices (l'enseignant y soumet des applications/problèmes aux étudiants et propose une démarche de résolution) complétés par une participation active des étudiants sous forme de lectures, résolution autonome de problèmes,...
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| Autres infos |
Pré-requis : Statistique I ou équivalent
Evaluation : Examen écrit
Support : Thomas, R.L.: Modern Econometrics, Pearson Education Ltd., 1997
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Cycle et année
d'étude |
> Bachelier en information et communication
> Bachelier en philosophie
> Bachelier en sciences pharmaceutiques
> Bachelier en sciences informatiques
> Bachelier en sciences de la motricité, orientation générale
> Bachelier en sciences humaines et sociales
> Bachelier en sociologie et anthropologie
> Bachelier en sciences politiques, orientation générale
> Bachelier en sciences mathématiques
> Bachelier en sciences biomédicales
> Bachelier en sciences de l'ingénieur, orientation ingénieur civil
> Bachelier en sciences religieuses
> Bachelier en sciences économiques et de gestion
> Année d'études préparatoire au master en sciences économiques, orientation générale
> Année d'études préparatoire au master en sciences de gestion
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Faculté ou entité
en charge |
> ESPO
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