Description

A partir de situations classiques, issues de l’économie, des sciences de l’ingénieur, des sciences du vivant, etc., on
introduit des outils de modélisation probabiliste (chaînes de Markov, martingales, processus de Poisson,…) et statistique
(estimation tests, valeurs extrêmes, …). Le cours est complété par une formation à un logiciel, Scilab ou
Python, et à son utilisation pour illustrer concrètement la méthode de modélisation retenue.

MCC

Les épreuves indiquées respectent et appliquent le règlement de votre formation, disponible dans l'onglet Documents de la description de la formation.

Régime d'évaluation

CT (Contrôle terminal, mêlé de contrôle continu)

Coefficient

7.0

Évaluation initiale / Session principale - Épreuves

Seconde chance / Session de rattrapage - Épreuves