Définir les méthodes de collecte de données pour une analyse statistique rigoureuse.
Élaborer des protocoles de collecte en fonction des objectifs de l’étude.

Calculer et interpréter la moyenne, la médiane et le mode d’une série statistique.
Comprendre les implications de chaque mesure centrale dans l’analyse des données.

Étudier la variance, l’écart-type et les quantiles pour évaluer la dispersion des données.
Appliquer ces mesures pour décrire la variabilité au sein d’une distribution.

Comprendre les propriétés de la loi normale et son importance dans l’analyse statistique.
Explorer d’autres distributions, telles que la loi binomiale et la loi de Poisson.

Appliquer les concepts statistiques pour la prise de décision.
Illustrer la démarche à travers des exemples concrets issus de divers domaines.

Explorer les concepts d’espaces probabilisés en utilisant des outils d’algèbre linéaire.
Comprendre les relations entre l’algèbre linéaire et la théorie des probabilités.

Acquérir les compétences nécessaires pour manipuler les variables aléatoires.
Appliquer ces manipulations pour résoudre des problèmes concrets.

Examiner et comprendre quelques lois de probabilités fondamentales.
Appliquer ces lois dans des contextes statistiques spécifiques.

Explorer les interactions entre les variables aléatoires.
Comprendre comment les couples de variables aléatoires peuvent enrichir l’analyse statistique.

Comprendre les concepts de convergence en théorie des probabilités.
Appliquer ces notions pour analyser le comportement limite des séquences de variables aléatoires.