STATISTIQUE DESCRIPTIVE

• Description du Cours

Ce cours de statistique descriptive destiné aux étudiants inscrits en « Business Administration » (Stratégies management et Finance management) et Gouvernance conçue non seulement pour éclairer ces étudiants à l’analyse des données chiffrées mais aussi à poser les bases d’une analyse approfondie des enseignements en statistique descriptive.

Dans cet enseignement on explique comment représenter une distribution par un tableau statistique ou un graphique de sorte que, s’il faut comparer deux distributions, on compare les tableaux ou les graphiques construits. Aussi, chaque distribution est représentée par une valeur unique de sorte que, s’il faut comparer deux distributions, on considère les deux valeurs uniques.

Les valeurs uniques qui représentent les distributions statistiques sont des valeurs centrales. Les mesures de dispersion serviront à indiquer le degré de dispersion ou de concentration des valeurs d’une distribution autour d’une mesure de tendance centrale en général et de la moyenne arithmétique en particulier.

La notion des indices statistiques permet d’effectuer des comparaisons des variations des variables quantitatives au cours de deux périodes de temps, mais aussi dans la notion de l’ajustement et corrélation, nous allons considérer simultanément deux distributions X et Y les individus auront chacun deux valeurs xi et yi qui forment un couple (xi ; yi) de sorte que, il y aura autant de couples des valeurs qu’il y a des individus et établir la relation entre deux ou plusieurs variables entre elles. La plupart des relations entre les variables du monde physique sont des lois.

Toujours dans cet enseignement, il est question de montrer aux étudiants comment analyser une suite des valeurs ordonnées dans le temps (séries chronologiques) et ces valeurs peuvent constituer un stock ou un flux.

• Matériels du Cours

LAU

• But et Objectifs du Cours

But :

Cet enseignement dispensé L2 Business Administration (Stratégies management et Finance management) et Gouvernance est d’aider les étudiants à analyser correctement les données chiffrées en mettant en évidence de façon simplifiée les caractéristiques d’un phénomène observé.

Mais aussi à développer des attitudes et aptitudes pour être en mesure de représenter graphiquement ces données et de caractériser une série statistique à partir des données collectées en disposant de quelques paramètres (de position et de dispersion) qui définissent objectivement des valeurs synthétisant l’ensemble de ces données, d’analyser les séries chronologiques, l’ajustement et correlation ainsi que des indices statistiques.

A la fin de ce cours, les étudiants seront capables de :

• Objectif1 : De maitriser le vocabulaire statistique et quelques notions importantes ;
• Objectif2 : De représenter graphiquement les données qui permet une schématisation des caractéristiques du phénomène étudié ;
• De calculer les paramètres de position ou de la tendance centrale et de la dispersion.
• Objectif4: D’analyser les séries chronologiques, les indices statistiques ainsi que l’ajustement et correlation.

Évaluation

• Mode de Communication
  – Exposés Zoom; Google Classroom.
  – Syllabus, Matériels LAU, Livres recommandés.
  – Interactions en ligne.
• Mode de Cotation
  – Interaction en ligne: 10%
  – TP en Groupe: 20%
  – TP Individuel: 40%
  – Examen écrit: 30%

• Plan du Cours

Bibliographie et Sites utiles

Sites:

1. www.google scholar
2. www.academia.org
3. Matériels LAU

3. Livres recommandés
4. Chauvat. G, et Réau. Jp, statistiques descriptives, éd. Armand colin, paris, 1992 ;
5. Daquelie. P, statistique théorique et application, tome 2, 1998;
6. Delmas. B, statistique descriptive, éd. Nathan université, paris, 1996 ;
7. D’hainaut. L, concepts et méthodes de la statistique, tome 1, ed. Labor, bruxelles, 1975 ;
8. Duthil. G, et Vanhaecke, D, les statistiques descriptives appliquées à l’économie de l’entreprise, éd. Harmattan, paris, 1990;
9. Fox. W, statistiques sociales, de Boeck université, paris, 1998;
10. Grais. B, manuel des méthodes statistiques, Dunold, 1996 ;
11. Morin, H, théorie de l’échantillonnage, les presses de l’université Laval, 1993.