Université du Québec en Outaouais Département d'informatique et d'ingénierie
Sigle : GEN1373  Gr. 01
Titre : Statistiques de l'ingénieur
Session : Hiver 2019  Horaire et local
Professeur : Allili, Mohand Saïd
1. Description du cours paraissant à l'annuaire :

Objectifs

Au terme de cette activité, l'étudiant(e) sera en mesure : d'appliquer les méthodes statistiques telles que collection, présentation, analyse et interprétation de données numériques en ingénierie et de concevoir des expériences dont le but est l'analyse, l'amélioration ou l'organisation d'un procédé industriel. D'employer les méthodes statistiques appropriées à la solution de problèmes de production industrielle, contrôle de qualité, fiabilité et optimisation.

Contenu

Expériences aléatoires. Distributions de fréquence empirique et histogramme. La notion de probabilité. L'analyse combinatoire. Axiomes de la théorie de probabilité. Probabilité conditionnelle et indépendance. Formule de Bayes. Variables aléatoires continues et discrètes. Espérance mathématique et dispersion. Fonctions et densités de probabilités. Fonction de répartition et quantiles. Les distributions discrètes : uniforme, binomiale, géométrique, hypergéométrique, de Poisson et autres. Les distributions continues : uniforme, la distribution normale, Gamma, exponentielle, de Weibull et autres. Simulation des variables aléatoires. Densité et probabilité bidimensionnelle. La probabilité marginale et conditionnelle. Corrélation. Ajustement linéaire, justification de la droite de régression. Échantillonnage et estimations ponctuelles. La loi de faible et de très grands nombres. Théorème limite centrale. Distribution d'échantillonnage de la variance : loi Student et loi khi-deux. L'élaboration de tests d'hypothèses statistiques sur 1 et sur 2 paramètres. La courbe d'efficacité d'un test. Échantillonnage et la courbe d'efficacité. Les statistiques appliquées au design industriel et contrôle de qualité. Le processus technologique et limite de contrôle. Fiabilité. Fonction de fiabilité et fonction de défaillance. Systèmes non-réparables. Risque, gestion du risque et application à l'optimisation. Utilisation de logiciel en statistique.

Descriptif – Annuaire

2. Objectifs spécifiques du cours :

Ce cours couvre 2 des 12 qualités requises des diplômé(e)s telles que définies dans les normes d'agrément des programmes de génie au Canada. (http://www.engineerscanada.ca/sites/default/files/sites/default/files/accreditation_criteria_prodedures_2013.pdf) et (http://www.engineerscanada.ca/fr/ressources-en-matiere-dagrement) :

  1. Qualité 1 : Connaissances en génie
  2. Qualité 5 : Utilisation d'outils d'ingénierie

Les qualités 1 et 5 sont mesurées dans ce cours pour fins de rétroaction.

Objectifs spécifiques Qualité Indicateurs Introduit Développé Appliqué
Acquérir les notions et concepts fondamentaux de la probabilité pour l'ingénieur. 1– Connaissances en génie 1– Démontrer une connaissance des mathématiques pour résoudre des problèmes.

x

Développer la capacité de sélectionner des techniques, des ressources et des outils de statistiques de l'ingénieur et de les appliquer, de les adapter et de les étendre à un éventail d'activités simples ou complexes, tout en comprenant les contraintes connexes 5– Utilisation d'outils d'ingénierie appropriés.
1– Sélectionner les outils, techniques de mesure, modèles ou simulations.

x

2– Utiliser les outils, techniques de mesure, modèles ou simulations appropriés.

x

3. Stratégies pédagogiques :

Les formules pédagogiques suivantes seront utilisées :

  • Cours magistraux (3 heures par semaine)
  • Lectures personnelles (dans le volume obligatoire)
  • Problèmes à solutionner se rattachant au cours (exercices du volume obligatoire)
  • Séances de travaux dirigés (2 heures par semaine)
  • Travaux à remettre
  • Périodes hebdomadaires de disponibilité
4. Heures de disponibilité ou modalités pour rendez-vous :

Sur demande.

L’étudiant(e) peut envoyer un courriel pour fixer un rendez-vous.

5. Plan détaillé du cours sur 15 semaines :
Semaine Thèmes Dates
1   

Introduction aux probabilités et statistiques

  • Présentation du plan de cours
  • Introduction générale aux probabilités et statistique
  • Analyse combinatoire : arrangements, permutations et combinaisons
07 jan. 2019 
2   

Expériences aléatoires et événements

  • Rappel sur la théorie des ensembles
  • Expériences aléatoires et phénomènes probabilistes
  • Ensemble fondamental et événements
  • Notions sur les probabilités

Travaux dirigés : Le 16 janvier 2019

14 jan. 2019 
3   

Probabilité conditionnelle et loi de Bayes

  • Quelques propriétés de la probabilité
  • Probabilité conditionnelle
  • Loi de Bayes
  • Loi marginale

Travaux dirigés : Le 23 janvier 2019

21 jan. 2019 
4   

Variables aléatoires discrètes

  • Notion de variable aléatoire
  • Variable aléatoire discrète et fonction de probabilité
  • Loi de probabilité discrète
  • Quelques lois discrètes (Bernoulli, Binomiale, hypergéométrique, géométrique)

Travaux dirigés : Le 30 janvier 2019

28 jan. 2019 
5   

Variables aléatoires continues

  • Variable aléatoire continue et fonction de densité
  • Quelques lois discrètes (uniforme, exponentielle et normale)

Travaux dirigés : Le 06 février 2019

04 fév. 2019 
6   

Lois de probabilités et théorème central limite

  • Indépendance de variables et coefficient de corrélation
  • Loi des grands nombres
  • Le théorème central limite

Travaux dirigés : Le 13 février 2019

11 fév. 2019 
7   

La description de données

  • La représentation de données
  • Notions d’histogramme et de diagramme en boîte
  • Notion d'échantillon aléatoire
  • Loi normale et de Student

Travaux dirigés : Le 20 février 2019

18 fév. 2019 
8   

Examen de mi-session

25 fév. 2019 
9   

Semaine d'études

04 mars 2019 
10   

Estimation de paramètres statistiques

  • Estimation de la moyenne et de la variance
  • Estimations ponctuelle et par intervalle de confiance

Travaux dirigés : Le 13 mars 2019

11 mars 2019 
11   

Introduction aux tests d’hypothèses

  • Concept hypothèse statistique
  • Test sur une moyenne
  • Concept sur la p valeur pour la prise de décision
  • Test sur la proportion

Travaux dirigés : Le 20 mars 2019

18 mars 2019 
12   

Étude de quelques tests d’hypothèses

  • Test sur la différence de deux moyennes
  • Loi et tests de khi deux
  • Tests d'ajustement, d’indépendance et d'homogénéité

Travaux dirigés : Le 27 mars 2019

25 mars 2019 
13   

Régression linéaire

  • Régression linéaire simple
  • Méthode des moindres carrées

Travaux dirigés : Le 03 avril 2019

01 avr. 2019 
14   

Régression linéaire (suite)

  • Régression linéaire multiple
  • Révisions pour l'examen final

Travaux dirigés : Le 10 avril 2019

08 avr. 2019 
15   

Examen final

15 avr. 2019 
6. Évaluation du cours :

Si la note finale est inférieure à 52 %, la note finale est E. Autrement, la note finale de votre évaluation est donnée par la notation littérale de l'UQO.

En cas d’échec d’un cours, il n’y a pas d’examen de reprise tenant lieu d’évaluation globale de l’activité. L’étudiant qui a échoué un cours obligatoire doit, dès qu’il s’inscrit à une session donnée, reprendre ce cours si l’offre de cours le permet.

Outils d'évaluation Pondération Indicateurs mesurés
Devoirs (2)

30 %

Examen partiel I

35 %

1.1
Examen patiel II

35 %

5.1; 5.2

Par indicateur mesuré, on entend qu’à la fin du cours, un niveau de performance (0, 1, 2, 3) est donné pour chaque indicateur et pour chaque étudiant(e) selon la grille ci-dessous :

Indicateurs Niveau 0 Niveau 1 Niveau 2 Niveau 3
1.1 - Démontrer une connaissance des mathématiques pour résoudre des problèmes.

Moins de 52 %

Entre 52 et 63 %

Entre 64 et 83 %

Plus de 84 %

5.1 - Sélectionner les outils, techniques de mesure, modèles ou simulations appropriés.

Sélection inadéquate ou inexistante

Sélection partielle

Sélection adéquate

Sélection complète

5.2 - Utiliser les outils, techniques de mesure, modèles ou simulations appropriés.

Utilisation inadéquate ou inexistante

Utilisation partielle

Utilisation adéquate

Utilisation remarquable

7. Politiques départementales et institutionnelles :
8. Principales références :

Des notes du professeur seront employées comme supplément à certaines matières présentées au cours.

Livres obligatoires :

  • William W. Hines, Douglas C. Montgomery, David M. Goldsman et Connie M. Borror. Probabilités et statistiques pour ingénieurs. Les éditions de la Chenelière, Montréal, 2011.

Livres de référence suggérés :

  1. Gérald Baillargeon, Probabilités et statistiques (avec applications en technologie et en ingénierie, 2e édition, Éditions SMG, 2010, ISBN 978-289094-233-2.
  2. Renée Veysseyre, Statistique et probabilité pour l'ingénieur, Dunod, Paris, 2001.

9. Page Web du cours :
https://moodle.uqo.ca