Bienvenue dans le cours de statistiques Pre-MBA ! A la fin de ce cours, vous serez capable de décrire comment les statistiques peuvent être utilisées pour résumer, analyser et interpréter des données. Ce cours vous présente certains aspects des statistiques descriptives et inférentielles. Vous apprendrez à distinguer les différents types de données et décrirez les opérations que vous pouvez exécuter avec chaque type de données et les bons outils à utiliser. Le cours aborde également les concepts de probabilité, qui constituent l'épine dorsale de l'analyse statistique. En particulier, le cours explore le comportement des données et donne un aperçu de leur analyse. Il aborde également la manière dont les données peuvent être échantillonnées, ainsi que les avantages et les inconvénients de ces méthodes. Le cours approfondit également le comportement de grands ensembles de données sur la base de résultats statistiques bien établis. Cela vous permet également d'identifier les pièges d'une utilisation incorrecte des lois statistiques. Enfin, vous apprendrez à estimer les paramètres d'une population à partir de données limitées et à vérifier la justesse des hypothèses sur les populations à partir de données limitées.
Ce cours est ouvert aux étudiants de toutes les disciplines titulaires d'un baccalauréat. Une connaissance rudimentaire des mathématiques permettrait de mieux appréhender les concepts.
Dans ce module, vous apprendrez à connaître les différents types de données. Vous aurez un aperçu des types de données en fonction de la façon dont elles peuvent être organisées et de la quantité d'inférences possibles à partir de chacune d'entre elles. Le module analyse également les caractéristiques uniques des différents types de données. Enfin, vous apprendrez à utiliser et à interpréter différents types de données.
Inclus
15 vidéos5 lectures3 devoirs1 sujet de discussion
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Lecture essentielle : Types de données statistiques : Tout ce que vous devez savoir•15 minutes
Lecture recommandée : Types de données et échelles de mesure : Nominal, Ordinal, Intervalle et Rapport•15 minutes
Lecture recommandée : S'engager de manière réfléchie dans des perspectives différentes•10 minutes
3 devoirs•Total 97 minutes
Travaux pratiques•30 minutes
Types de données et visualisation•27 minutes
Quiz noté : Types de données•40 minutes
1 sujet de discussion•Total 30 minutes
Types de données•30 minutes
Probabilité
Module 2•5 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous apprendrez les bases de la probabilité et le concept de variables aléatoires. Cela permet une approche relativement plus formelle de la manière dont les données se comportent et dont les incertitudes sont modélisées mathématiquement. Enfin, le module aborde les variables aléatoires et les entités mathématiques spéciales qui modélisent bien les données numériques et aident aux inférences.
Inclus
16 vidéos3 lectures3 devoirs1 sujet de discussion
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16 vidéos•Total 77 minutes
Semaine 2 : Introduction•1 minute
Expériences aléatoires•4 minutes
Evénements•4 minutes
Relations entre les événements•6 minutes
Les axiomes•4 minutes
Probabilités d'unions d'événements•6 minutes
Probabilités d'événements dans une partition•3 minutes
Problème•6 minutes
Probabilité conditionnelle•9 minutes
Indépendance•3 minutes
Problème•4 minutes
Introduction aux variables aléatoires•10 minutes
Fonctions de masse et de densité de probabilité•7 minutes
Variables aléatoires uniformes et normales•5 minutes
Problème•4 minutes
Semaine 2 : Résumé•2 minutes
3 lectures•Total 90 minutes
Lecture essentielle : Introduction aux probabilités et aux statistiques•15 minutes
Lectures recommandées : Un blog sur les probabilités et les statistiques•15 minutes
Les probabilités conditionnelles dans la vie réelle•30 minutes
Échantillonnage
Module 3•4 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous découvrirez les différents types de méthodes d'échantillonnage utilisées dans les enquêtes. Cet échantillonnage peut être entièrement aléatoire ou non aléatoire. Vous apprendrez les avantages et les inconvénients de ces techniques et identifierez la bonne méthode à utiliser dans la situation que vous avez en main. Vous analyserez également la présentation de deux résultats importants : la loi des grands nombres et le théorème de la limite centrale.
Inclus
11 vidéos4 lectures3 devoirs1 sujet de discussion
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11 vidéos•Total 74 minutes
Semaine 3 : Introduction•1 minute
Introduction à l'échantillonnage•8 minutes
Échantillonnage aléatoire simple•2 minutes
Échantillonnage stratifié et échantillonnage de commodité•6 minutes
L'échantillonnage volontaire et l'échantillonnage en boule de neige•6 minutes
Problème•10 minutes
Attentes•10 minutes
La loi des grands nombres•12 minutes
Variables aléatoires indépendantes et identiquement distribuées•5 minutes
Théorème de la limite centrale•12 minutes
Semaine 3 : Résumé•2 minutes
4 lectures•Total 75 minutes
Lecture essentielle : Types de méthodes d'échantillonnage (avec exemples)•15 minutes
Lecture recommandée : 8 types de techniques d'échantillonnage•15 minutes
Lecture recommandée : Examen des méthodes d'échantillonnage•15 minutes
3 devoirs•Total 67 minutes
Types d'échantillonnage•12 minutes
Lois de probabilité•15 minutes
Quiz noté : L'échantillonnage•40 minutes
1 sujet de discussion•Total 45 minutes
Techniques d'échantillonnage et erreurs systématiques•45 minutes
Estimation par points et par intervalles
Module 4•5 heures à terminer
Détails du module
La collecte de données auprès de tous les membres d'une population est souvent coûteuse et parfois impossible. Vous pouvez cependant facilement collecter des échantillons de données d'une population. Dans ce module, vous apprendrez à faire des déductions sur les caractéristiques de la population à partir de laquelle vous avez collecté des données d'échantillon. Dans ce module, vous apprendrez ce qu'est l'estimation ponctuelle et serez ensuite en mesure de construire une estimation ponctuelle de la moyenne et de l'écart-type des données de la population. Si les données qui vous intéressent sont exprimées sous forme de proportion, vous pouvez construire une estimation ponctuelle de cette proportion. Le module aborde également l'estimation par intervalle. Vous apprendrez à construire un intervalle de confiance ou une fourchette autour d'une estimation ponctuelle afin d'être sûr que le paramètre de la population se situera dans cet intervalle, quel que soit l'échantillon à partir duquel l'estimation ponctuelle a été obtenue.
Inclus
10 vidéos3 lectures3 devoirs1 sujet de discussion
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10 vidéos•Total 69 minutes
Semaine 4 : Introduction•1 minute
Introduction à quelques termes clés•8 minutes
Distribution des estimateurs•8 minutes
Propriétés des estimateurs•11 minutes
Exemples de calculs pour l'estimation ponctuelle•8 minutes
Qu'est-ce que l'estimation par intervalles ?•9 minutes
Quelle est notre confiance dans les intervalles que nous créons ?•8 minutes
Comment trouver la largeur d'un intervalle de confiance ?•7 minutes
Exemples de calculs pour l'estimation de l'intervalle•7 minutes
Lectures recommandées : Échantillonnage, distributions d'échantillonnage et estimation d'intervalles•60 minutes
Lecture recommandée : Estimation par intervalles•30 minutes
3 devoirs•Total 76 minutes
Estimation des points•24 minutes
Estimation de l'intervalle•12 minutes
Quiz noté : Estimation ponctuelle et par intervalle•40 minutes
1 sujet de discussion•Total 30 minutes
Échantillonnage stratifié et échantillonnage aléatoire simple•30 minutes
Test d'hypothèse
Module 5•4 heures à terminer
Détails du module
Étant donné un échantillon de valeurs et une affirmation selon laquelle l'échantillon provient d'une population présentant certaines caractéristiques, vous serez en mesure, après avoir suivi ce module, de construire des tests qui justifieront ou rejetteront une telle affirmation. Vous apprendrez la logique qui sous-tend la construction et l'exécution de tests pour les moyennes et les proportions. Vous découvrirez également les tests permettant de comparer les propriétés de deux populations sur la base d'échantillons prélevés dans les deux populations.
Inclus
11 vidéos3 lectures3 devoirs1 sujet de discussion
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11 vidéos•Total 60 minutes
Semaine 5 : Introduction•1 minute
Tester les hypothèses•5 minutes
Hypothèse nulle et hypothèse alternative•4 minutes
La logique des tests d'hypothèses•4 minutes
Les erreurs dans les tests et leurs conséquences•6 minutes
Choix de l'hypothèse nulle et de l'hypothèse alternative•4 minutes
Test d'un échantillon pour les moyennes lorsque l'écart-type de la population est connu•10 minutes
Test d'un échantillon pour les moyennes lorsque l'écart-type de la population est inconnu•7 minutes
Test d'un échantillon pour les proportions•8 minutes
Deux exemples de tests•11 minutes
Semaine 5 : Résumé•1 minute
3 lectures•Total 75 minutes
Lecture recommandée : Tester les hypothèses•30 minutes
Lecture essentielle : Introduction aux tests d'hypothèses•15 minutes
Il s'agit d'un travail d'évaluation par les pairs basé sur les concepts enseignés dans le cours de statistiques pré-MBA. Dans ce travail, vous serez en mesure d'appliquer les compétences acquises dans le cours à une situation réaliste.
Inclus
1 vidéo1 évaluation par les pairs
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1 vidéo•Total 2 minutes
Vidéo de synthèse du cours•2 minutes
1 évaluation par les pairs•Total 120 minutes
Analyse des performances des élèves•120 minutes
Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
Évaluations de l’enseignant
Nous avons demandé à tous les étudiants de fournir des commentaires sur nos enseignants au sujet de la qualité de leur pédagogie.
L'Indian Institute of Management Ahmedabad (IIMA) est un institut de gestion de premier plan, d'envergure mondiale, qui est à l'avant-garde de la promotion de l'excellence dans le domaine de l'enseignement de la gestion. Au cours de ses 60 années d'existence, il a été reconnu pour ses contributions exemplaires à la recherche, à la pratique et à la politique grâce à son enseignement distinctif, à sa recherche de haute qualité, à la formation de futurs leaders, au soutien de l'industrie, du gouvernement, des entreprises sociales et à la création d'un impact progressif sur la société.
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
4.6
303 avis
5 stars
70,95 %
4 stars
22,11 %
3 stars
2,64 %
2 stars
1,32 %
1 star
2,97 %
Affichage de 3 sur 303
V
VB
4·
Révisé le 11 juin 2023
ACCORDING TO ME,THIS IS REALLY A VERY NICE COURSE BASED ON THE TOPICS OF STATASTICS AND EVERY MBA ASPIRANT SHOULD BE FAMILIER WITH THIS COURSE,BEACAUSE THIS IS GOING TO HELP YOU DURING MBA A LOT.
S
SM
5·
Révisé le 26 févr. 2025
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A
AA
4·
Révisé le 22 mai 2023
The course was good and informational but ,the peer review system wasn't impressive.A bit disheartening when points are concerned.
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