Tests Statistiques
[TSTAT]
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Page du cours de "Tests Statistiques" [EC15Y050]
Vous retrouvez toutes les informations en ligne (news, exercices, calendrier, documents...) sur cette page dédiée au cours.
Présentation et objectifs pédagogiques
Destiné aux étudiant-e-s de troisième année de licence en économie (SES), cet enseignement offre une introduction à la statistique inférentielle pour les sciences sociales à travers la présentation et l'application des estimations et des tests d'hypothèses. Ce cours propose aux étudiant-e-s de développer trois niveaux distincts de compétences : (i.) maîtriser les principes de l'inférence statistique : estimations et tests, (ii.) appliquer les étapes fondamentales à la construction d'un intervalle de confiance ou d'un test, ( iii.) savoir identifier le bon outil en fonction du problème inférentiel, interpréter des résultats et apporter une réponse quantitative à des questions du même ordre en sciences sociales.
Prérequis : Avoir suivi les cours de Mathématiques en L1-L2, de 'Probabilités' en L2 est fortement recommandé pour cet enseignement.
Prérequis : Avoir suivi les cours de Mathématiques en L1-L2, de 'Probabilités' en L2 est fortement recommandé pour cet enseignement.
Organisation et déroulement
Après un rappel de statistiques descriptives et de probabilités (cf. L1-L2), ce cours d'inférence statistique se présente en trois parties : (i.) estimations et intervalles de confiance ou de compatibilité, (ii.) construction d'un test et évaluation de la conformité ou de l'homogénéité, (iii.) tests d'association et d'adéquation à une loi. Chaque séance de cours s'appuie sur une lecture obligatoire issue de l'ouvrage (Agresti, 2017) et des applications seront proposées. La lecture des chapitres conseillés dans cet ouvrage support est essentielle en complémentarité du cours.
Après un rappel de statistiques descriptives et de probabilités (cf. L1-L2), ce cours d'inférence statistique se présente en trois parties : (i.) estimations et intervalles de confiance ou de compatibilité, (ii.) construction d'un test et évaluation de la conformité ou de l'homogénéité, (iii.) tests d'association et d'adéquation à une loi. Chaque séance de cours s'appuie sur une lecture obligatoire issue de l'ouvrage (Agresti, 2017) et des applications seront proposées. La lecture des chapitres conseillés dans cet ouvrage support est essentielle en complémentarité du cours.
- Chaque séance de cours s'appuie sur une lecture fortement conseillée issue de l'ouvrage Agresti (2017) et des applications corrigées en CM-TD. Les lectures conseillées sont essentielles en complémentarité du cours
- Afin de réaliser les fiches à rendre (dossier fourni à la première séance), les étudiant-e-s bénéficieront tout au long du semestre de la mise en place d'une communauté ("TSTAT" sur le forum DATALAB) dédiée aux questions de cours et d'application : https://helpstudents.tribe.so/group/tstat
- Les étudiant-e-s peuvent enfin rencontrer l'enseignant sur rendez-vous durant les heures de permanence (vendredi 9h-10h30, contact par mail ou en fin de séance)
Modalités d'évaluation
Les étudiant-e-s sont évalué-e-s individuellement en 50% CC et 50% CT
- Assiduité en CM-TD et qualité des rendus : 10%
- Rendu des deux fiches d'exercices réalisées pour les séances de CM-TD : 40%
- Les étudiant-e-s devront fournir les réponses aux différentes questions posées avant la date et l'heure limite puis
déposer un unique document au format pdf via les formulaires en ligne (liens ci-dessous)
- Les étudiant-e-s devront fournir les réponses aux différentes questions posées avant la date et l'heure limite puis
- Examen terminal (CT) : 50% - organisé le 13-01
- Épreuve individuelle en temps limité sur l'ensemble du programme, calculatrice autorisée, documents
interdits
- Épreuve individuelle en temps limité sur l'ensemble du programme, calculatrice autorisée, documents
Syllabus
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Toutes les informations utiles concernant le cours se trouvent dans le syllabus
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Concepts statistiques clés du cours
Un "summary" des concepts clés que nous utiliserons tout au long de ce cours vous est proposé en suivant le lien ci-dessous. Cette plaquette de synthèse vous sera également distribuée à la fin du cours (le 9-12).
[SUMMARY]
Un "summary" des concepts clés que nous utiliserons tout au long de ce cours vous est proposé en suivant le lien ci-dessous. Cette plaquette de synthèse vous sera également distribuée à la fin du cours (le 9-12).
[SUMMARY]
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Supports de cours et ressources
SÉANCE 1 : INTRODUCTION
Lecture conseillée en préparation de la séance Agresti, A. (2017). Statistical methods for the social sciences. Pearson, Boston, 5th edition. [Chapitre 1] [Chapitre 2] |
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SÉANCE 2 : RAPPELS DE L1 ET DE L2
Lecture conseillée en préparation de la séance Agresti, A. (2017). Statistical methods for the social sciences. Pearson, Boston, 5th edition. [Chapitre 3] [Chapitre 4] |
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SÉANCES 3 & 4 : ESTIMATEUR ET ESTIMATIONS PAR IC
Lecture conseillée en préparation des deux séances Agresti, A. (2017). Statistical methods for the social sciences. Pearson, Boston, 5th edition. [Chapitre 5] |
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SÉANCES 5 & 6 : DE LA THEORIE DES TESTS A SON APPLICATION
Lecture conseillée en préparation des deux séances Agresti, A. (2017). Statistical methods for the social sciences. Pearson, Boston, 5th edition. [Chapitre 6] |
Fiche d'exercices 1 (obligatoire)
Sujet [LINK] Document pdf (un seul document) à déposer ici avant le 24-10-2021 (20h) [LINK]
Sujet [LINK] Document pdf (un seul document) à déposer ici avant le 24-10-2021 (20h) [LINK]
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SÉANCES 7 & 8 : TESTS D'HOMOGÉNÉITÉ
Lecture conseillée en préparation des deux séances Agresti, A. (2017). Statistical methods for the social sciences. Pearson, Boston, 5th edition. [Chapitre 7] |
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SÉANCES 9 & 10 : TEST D'ASSOCIATION
Lecture conseillée en préparation des deux séances Agresti, A. (2017). Statistical methods for the social sciences. Pearson, Boston, 5th edition. [Chapitres 12 et 8] |
Fiche d'exercices 2 (obligatoire)
Sujet [LINK] Document pdf à déposer ici avant le 12-12 (20h) [LINK]
Sujet [LINK] Document pdf à déposer ici avant le 12-12 (20h) [LINK]
CM-TD 2 : présence obligatoire : séance du 16-12-2021 en présentiel
Tables statistiques utilisées
Récapitulatif des différentes tables utilisées dans ce cours
| tables_usuelles_-_cours_de_tests_statistiques_2020.pdf |
Source : Université de Bordeaux et Université de Bourgogne
Forum pour vous aider et vous entraider
Vous pouvez me poser toutes vos questions sur le forum "Help Students" en suivant ce lien : https://helpstudents.tribe.so/group/tstat
Bibliographie conseillée
ouvrage support du cours indiqué en gras
ouvrage support du cours indiqué en gras
Agresti, A. (2017). Statistical methods for the social sciences. Pearson, Boston, 5th edition. [BU Grands Moulins : 519.2 AGR]
Amrhein, V., Greenland, S., and McShane, B. (2019). Scientists rise up against statistical significance. Nature, 567(7748) :305-307.
Ang, A. H.-S. and Tang, W. H. (2006). Probability Concepts in Engineering : Emphasis on Applications to Civil and Environmental Engineering. Wiley, New York, 2nd edition.
Begg, C. B. (2020). In Defense of P Values. JNCI Cancer Spectrum, 4(12) :In press.
Stock, J. H. and Watson, M. W. (2015). Introduction to Econometrics : Global Edition. Pearson.
Wasserstein, R. L. and Lazar, N. A. (2016). The ASA Statement on p-Values : Context, Process, and Purpose. The American Statistician, 70(2) :129-133.
Amrhein, V., Greenland, S., and McShane, B. (2019). Scientists rise up against statistical significance. Nature, 567(7748) :305-307.
Ang, A. H.-S. and Tang, W. H. (2006). Probability Concepts in Engineering : Emphasis on Applications to Civil and Environmental Engineering. Wiley, New York, 2nd edition.
Begg, C. B. (2020). In Defense of P Values. JNCI Cancer Spectrum, 4(12) :In press.
Stock, J. H. and Watson, M. W. (2015). Introduction to Econometrics : Global Edition. Pearson.
Wasserstein, R. L. and Lazar, N. A. (2016). The ASA Statement on p-Values : Context, Process, and Purpose. The American Statistician, 70(2) :129-133.