Méthodologiques :
Principes de la description de données statistiques (bonnes pratiques). Qualités et défauts des principaux indicateurs.
Modélisation d'une expérience aléatoire. Bonne compréhension de la structure d'espace de probabilité (événements, mesure de probabilité). Objet "variable aléatoire", puis vecteurs aléatoires, suites de variables aléatoires indépendantes. Notions de convergence en loi via le théorème central limite.
Techniques :
Statistique descriptive : graphiques et résumés numériques (manuellement et avec un langage pertinent comme R ou python).
Probabilités : calcul ordinaire des probabilités, à la lumière du calcul de séries et d'intégrales acquis les années précédentes.
