Objectifs :
Ce module vise à donner les bases de l’analyse statistique classique au moyen d’exemples, sans entrer dans le détail des formulations théoriques. En partant des statistiques descriptives, on développe des tests d’hypothèses sur ces statistiques et leur comparaison entre différents échantillons. On aborde aussi l’analyse de la variance et les méthodes de régressions sur variables quantitatives et sur variables qualitatives.


Apprendre à effectuer une analyse statistique sur des données. Effectuer empiriquement des tests d’hypothèses. Pratiquer et interpréter des régressions linéaires et logistiques.

Programme :
1. Estimation et Tests d’hypothèse
2. Comparaisons de moyennes, variances et proportions
3. La régression linéaire

Méthode pédagogique :
Basé sur des exemples en utilisant des logiciels courants (Excel) ou de statistiques (R, Stata, SAS, …)
Bibliographie : Gilbert SAPORTA (2006) : Probabilité, Analyse des données et Statistiques (2ème édition), Paris : Editions Technip.
Paul NEWBOLD, William L. CARLSON et Betty THORNE (2019) : Statistics for Business and Economics (9th edition), Pearson Education.

Compétences acquises à l'issue de la formation :
Pouvoir effectuer une analyse statistique de base sur des données.

Les Compétences et capacités visées à l'issue de la formation (fiches RNCP)

Arrêté du 22 février 2019 définissant les compétences des diplômés du doctorat et inscrivant le doctorat au répertoire national de la certification professionnelle. https://www.legifrance.gouv.fr/loda/id/JORFTEXT000038200990/

Bloc 1 : Conception et élaboration d’une démarche de recherche et développement, d’études et prospective

- Disposer d'une expertise scientifique tant générale que spécifique d'un domaine de recherche et de travail déterminé

- Identifier et résoudre des problèmes complexes et nouveaux impliquant une pluralité de domaines, en mobilisant les connaissances et les savoir-faire les plus avancés

Bloc 4 : Veille scientifique et technologique à l’échelle internationale

- Acquérir, synthétiser et analyser les données et informations scientifiques et technologiques d’avant-garde à l’échelle internationale

La formation participe à l'objectif suivant :conforter la culture scientifique des doctorants dans leur champ disciplinaire ou en interdisciplinaire