ECOLE DES HAUTES ETUDES COMMERCIALES
STATISTIQUE DE GESTION
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SEANCE N° : 01
PRESENTATION DU MODULE +
INTRODUCTION A LA
STATISTIQUE DE GESTION
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Plan de la séance :
I. Présentation du module 1. Description du module.
2. Objectif du module.
3. Fiche technique du module.
4. Compétences visées.
5. Pré-requis.
6. Méthode d'enseignement.
7. Matériel et documents nécessaires.
8. Communication avec l’enseignant.
9. Mode d'évaluation de l'étudiant.
10. Les principaux thèmes du module.
11. Références bibliographiques.
12. Références webographiques.
II. Introduction au statistique de gestion 1. Introduction à la statistique.
2. Statistique descriptive et probabilités.
3. Application en économie et en gestion.
4. Les données et les informations.
5. Sources de données.
6. Inférence statistique.
7. Informatique et analyse statistique.
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I. Présentation du
module
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1. Description du module :
Ce module couvre l'intégralité du programme de statistiques que l'étudiant en "économie, commerce et gestion" doit connaître à l'issue de son cursus, il expose les principaux outils statistiques utilisables en gestion : l’échantillonnage, la distribution d’échantillonnage, estimation des moyennes, variances et proportions, introduction aux tests paramétriques et non paramétrique de comparaison.
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2. Objectif du module :
L'objectif de ce module est d'introduire les raisonnements et les méthodes de base de l'analyse statistique, ainsi que ses applications à la résolution de problèmes statistiques simples rencontrés dans le domaine de l'économie et de la gestion.
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3. Fiche technique du module :
Intitulé du module Statistique de gestion
Unité d'enseignement Fondamentale
Coefficient 3
Crédits 4
Volume horaire semestriel 24 h Volume horaire hebdomadaire 02 h
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4. Compétences visées :
A l'issue du module l'étudiant devra être capable de comprendre les mécanismes de base de l'inférence statistique et de résoudre pratiquement les problèmes standards d'estimation, de construction d'intervalles de confiance et de tests d'hypothèses sur des moyennes, variances et proportions. Il sera également capable d’utiliser les tests statistiques.
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5. Pré-requis :
Statistique descriptive.
Probabilités.
6. Méthode d'enseignement :
Une séance de 2 heures par semaine.
Cours.
Travaux dirigés.
Devoirs.
Tests.
Examen final.
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7. Matériel et documents nécessaires :
Supports pédagogiques des cours.
Séries d’exercices.
Calculatrice scientifique.
Tables statistiques (loi normale, t student et ).
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8. Communication avec l’enseignant :
E-mail professionnel : [email protected]
Site web de l’enseignant : www.kherri.jimdo.com
Site web de module : www.sg-ehec.jimdo.com
Page facebook de l’enseignant : www.facebook.com/kherri.a
Page facebook de module : http
://www.facebook.com/Statistique.de.gestion
Compte sur twitter : www.twitter.com/kherri_a
Chaine youtube : http://www.youtube.com/user/abdouabdou02
Linkedin : http://dz.linkedin.com/pub/abdenacer-kherri/52/9a4/69b
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9. Mode d'évaluation :
Moyenne générale = [ (Examen x 2) + Contrôle continu ] / 3.
Examen : La note de l'examen de fin de semestre.
Contrôle continu = (Présence + participation + devoir + test) / 4.
Présence = 20 – (nombre des absences non justifiées x 5) – (nombre des absences justifiées x 2).
Devoir = (Devoir 1 + Devoir 2) / 2.
Test = (Test 1 + Test 2) / 2.
" Comme étudiant, vous êtes l’artisan de votre réussite.
L'enseignant ne donne pas les notes, l’étudiant les mérite ! "
" Comme étudiant, vous êtes l’artisan de votre réussite.
L'enseignant ne donne pas les notes, l’étudiant les mérite ! "
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Remarques:
Toute absence doit être justifiée dans un délai fixé (la première présence après l'absence, sinon la justification est inacceptable).
Les absences répétées sans justification exposeront l'étudiant fautif à des sanctions qui peuvent aller jusqu'à l'exclusion ou la défaillance.
Les devoirs et les tests non effectués seront sanctionnés par une note égale à zéro.
L’évaluation sera faite avec un programme Excel.
Les résultats seront publiés sur le site web de module, la rubrique des résultats est protégée par un mot de passe.
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10. Le plan de la formation :
( Voir le syllabus )
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11. Références bibliographiques :
Anderson, Statistique pour l’économie et la gestion, édition De Boeck, Bruxelles, Belgique, 2010.
Bernard Velerlant, Geneviève Saint-Pierre, Statistiques et probabilités (manuel de cours, exercices corrigés et sujets d’examens), édition BERTI, Alger, Algérie, 2008.
BRIGITTE TRIBOUT, Statistique pour économistes et gestionnaires, édition Pearson, Paris, France, 2008.
Khaled KHALDI, Méthodes statistiques et probabilités, édition Casbah, Alger, Algérie, 2000.
Khaled KHALDI, Méthodes statistiques (rappels de cours et exercices corrigés), édition OPU, Alger, Algérie, 2010.
MURRAY R.SPIEGEL, Theorie et application de la statistique, édition McGraw-Hill, Paris, France, 1990.
VINCENT GIARD, Statistique appliquée a la gestion, édition Economica, Paris, France, 1992.
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12. Références webographiques :
http://www.coursdestatistique.com/
http://
public.iutenligne.net/mathematiques_trans/Richard/estimation/estimat ionweb.pdf
http://rfv.insa-lyon.fr/~jolion/STAT/poly.html
http://spiral.univ-lyon1.fr/mathsv/
http://
www.uvp5.univ-paris5.fr/staticmed/E-STAT/PlanStatPCEM1.htm
ECOLE DES HAUTES ETUDES COMMERCIALES Fin de la présentation du module
Si vous avez des questions, vous pouvez les poser ……..
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II. Introduction à la
statistique de gestion
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1. Introduction à la statistique :
La statistique est d'un point de vue théorique une science, une méthode et une technique. La statistique comprend : la collecte des données, le traitement des données collectées, l'interprétation des données, la présentation afin de rendre les données compréhensibles par tous.
Ainsi la statistique est un domaine des mathématiques qui possède une composante théorique ainsi qu'une composante appliquée. La composante théorique est proche de la théorie des probabilités et forme avec cette dernière, les sciences de l'aléatoire. La statistique plus appliquée est utilisée
dans presque tous les domaines de l'activité
humaine : ingénierie, management, économie, biologie, informatique, etc.
Ces distinctions ne consistent pas à définir plusieurs domaines étanches. En effet, le traitement et l'interprétation des données ne peuvent se faire que lorsque celles-ci ont été collectées. La statistique possède des règles et des
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2. Statistique descriptive et probabilités :
La statistique descriptive est la branche des statistiques qui regroupe les nombreuses techniques utilisées pour décrire un ensemble relativement important de données.
La probabilité est une évaluation du
caractère probable d'un évènement. En mathématiques, l'étude des probabilités est un sujet de grande importance donnant lieu à de nombreuses applications.
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3. Application en économie et gestion :
Dans l’environnement économique et commercial actuel, tout le monde a accès à des nombreuses informations statistique, les dirigeants et les managers qui ont le plus de succès sont ceux qui comprennent l’information et savent l’utiliser.
On va présenter des exemples qui illustrent quelques utilisations de statistique dans le domaine économique et commercial :
La comptabilité La finance
Le marketing
La gestion de la production L’économie
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4. Données :
Les données sont les faits et les chiffres qui sont collectés, analysés et résumés pour pouvoir ensuite être interprètes, toutes les données collectées dans une étude particulière forment l’ensemble de données de l’étude.
- Données quantitatives et données qualitatives : les données peuvent être classées en fonction de leur nature qualitative ou quantitative, les données qualitatives incluent des labels ou des noms utilisés pour identifier une caractéristique de chaque élément, les données quantitatives ont des valeurs numériques et présentent un caractère dénombrable.
- Données en coupe transversale et séries temporelles : pour les besoin de l’analyse statistique, la distinction entre les données en coupe transversale et les données de série temporelle est fondamentale, les données en coupe transversale sont collectées au même moment (ou approximativement au même moment), les séries temporelle sont des données collectées sur plusieurs périodes de temps différentes.
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5. Source de données :
Les données peuvent être obtenues à partir de sources existantes ou grâce à des enquêtes ou des études menées spécifiquement dans le but de collecter de nouvelles données.
On distingue entre deux types de classification des sources, celle qui distingue les sources internes des sources externes, et celle qui distingue les sources primaires des sources secondaires.
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6. Inférence statistique :
De nombreuses situations requièrent des données relatives à un vaste ensemble d’éléments (individus, entreprises, ménages, produits, client, … etc), à cause de considérations telles que les couts ou le temps, les données ne peuvent être collectées qu’auprès d’une petite partie du groupe concerné, le groupe considéré dans son ensemble et désigné par le terme "population"
et la petite partie du groupe par le terme "échantillon".
Le processus de conduite d’une enquête pour collecter des données
relatives à la population entière est appelé un "recensement" le processus de conduite d’une enquête pour collecter des données relatives à un échantillon est appelé une "enquête d’échantillonnage", l’apport majeur des statistiques réside dans la possibilité de faire des estimations et des tests d’hypothèses sur les caractéristiques d’une population à partir d’un échantillon au travers d’un processus dit "inférence statistique".
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7. Informatique et analyse statistique :
Dans la mesure où l’analyse statistique implique de large ensembles de données, les analystes utilisent des logiciels informatique pour ce travail.
- EXCEL - MINITAB - E-VIEWS - SPSS
- SAS
- STATISTICA
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