– Random variables (discrete or continuous) and their characteristics
– Multidimensional random variables, conditional distributions and independence
– Limit theorems (LLN and CLT) and approximation of laws
– Statistical estimation, both punctual and using confidence intervals
– Statistical test for mean.
Probabilities and statistics
Description
Objectifs
At the end of this module, the student should have understood and be able to explain (main concepts): - to determine the law of a random variable, to compute its expectation, variance, cumulative distributive, etc
- what a random variable (discrete or continuous) and its characteristics are
- how to apply limit theorems such as the Law of Large Numbers (LLN) or the Central Limit Theorem
(CLT)
- the notion of statistical estimation
- the notion of statistical test.
The student will be able to:
- to study the independence of random variables
- to approximate distributions by using underlying limit theorems
- to estimate using confidence intervals some unknown parameters (expectation, variance, proportion) associated to a large population
- perform a statistical test for a mean.
Pré-requis
Analysis I and Analysis II
Évaluation
L’évaluation des acquis d’apprentissage est réalisée en continu tout le long du semestre. En fonction des enseignements, elle peut prendre différentes formes : examen écrit, oral, compte-rendu, rapport écrit, évaluation par les pairs…
En bref
Crédits ECTS :
Nombre d’heures :
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