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Domaine : Sciences agronomiques et ingénierie biologique
Section : Gestion de l'Environnement Urbain
Fiche descriptive d'une Unité d'Enseignement
Année académique 2025-2026

Statistique

UE 17

Enseignant(s) responsable de l'UE : Caroline DEBAILLE Autre(s) enseignant(s) de l'UE : Gwendoline PLANCHON

Coordonnées du service :
Campus de Bruxelles
Avenue Émile Gryson 1 (bât. 4C)
1070 Bruxelles

Langue(s) d'enseignement :
Français

Niveau du cycle :
1 er cycle

Période de l'année :
Quadrimestre 2

Cadre européen de certification :
Niveau 6

Caractère obligatoire ou au choix dans le programme ou option de l'étudiant :
Cours obligatoire dans le programme

Renseignements d'identification

Année d'études :
Bloc 1

Acronyme :
GEU12STA

Nombre de crédits ECTS :
2 (Facteur de pondération)

Volume horaire :
26h

Unité évaluée en épreuve intégrée

Liste des UE prérequises :
Néant

Liste des UE corequises :
Néant

Liste des activités d'apprentissage:

Activité d'apprentissage Volume horaire ECTS Présence obligatoire
GE12STA Statistiques appliquées 26 2 NON

Contribution de l'UE au profil d'enseignement du programme :

Au terme de sa formation, le Bachelier en Gestion de l'Environnement Urbain est capable de :

  • ARES. 1.1 Rechercher, consulter, analyser, échanger et transmettre des informations techniques ou scientifiques et ce tant à l’échelon national qu’international
  • ARES. 2.1 Participer à une pratique réflexive en s’informant et s’inscrivant dans une démarche de formation permanente
  • ARES. 5.3 Rassembler les données qui permettront de progresser dans le domaine du développement durable et de l’environnement
  • ARES. 4.1 Intégrer des données multidisciplinaires en vue d’une gestion résiliente des territoires urbanisés : Maîtriser les bases scientifiques et techniques relatives à sa discipline.

Autres connaissances ou compétences prérequises :

Statistiques appliquées

  • Probabilités/Statistiques de base (niveau CESS)

Descriptif des objectifs et des contenus de l’UE :

Statistiques appliquées

Objectifs :

  • Maîtriser les outils fondamentaux de la statistique de base, en particulier dans l'optique de résoudre des problèmes environnementaux ou d'analyser des publications scientifiques 

Contenu :

  • -Organisation des données
    -Mesures descriptives
    -Probabilités (y compris le Théorème de Bayes)
    -Variables aléatoires discrètes
    -Variables aléatoires continues (y compris l'intervalle de confiance et le niveau de confiance)
    -Méthodes descriptives en régression et corrélation

Activités et méthodes d’apprentissage et d’enseignement :

Statistiques appliquées

  • Ex cathedra et exercices d’application

    Interdiction d'utiliser l'IA pour résoudre les exercices faits en classe (ou à préparer pour le cours suivant)

Acquis d’apprentissages sanctionnés, spécifiques et contribuant à l’UE :

Statistiques appliquées

  • Dans une optique scientifique et plus particulièrement liée à l'environnement :

    - assimiler, comprendre et utiliser à bon escient le langage statistique

    - être capable de représenter et d'analyser les données qualitatives ou quantitatives, quelle que soit le type de classement adopté

    - pouvoir appliquer dans des domaines comme l'écologie certains théorèmes spécifiques à la statistique

    - pouvoir comprendre une enquête statistique publiée dans une revue scientifique ou dans la presse, être capable de synthétiser ses principaux résultats

Description des supports de cours indispensables :

Description Accès à la source Url

Statistiques appliquées

Syllabi de théorie et d'exercices sur le campus numérique

Description des références et des supports :

Description Accès à la source Url

Statistiques appliquées

Grosjean F., Dommergues J.; La Statistique en clair, Editions Ellipses, 2011

 

 Ce support de cours est disponible en bibliothèque

Triola M.F., Elementary Statistics, Pearson, 2018 (13th ed.)

Weiss N., Elementary Statistics, Pearson, 2012 (8th ed)

Khan Academy

 Ce support de cours est disponible sur internet https://fr.khanacademy.org/

Mode d’évaluation et de pondération par activité au sein de l’UE :

Cette unité d'enseignement est évaluée en épreuve intégrée

Activité d'apprentissage Méthode d'intégration Evaluation continue
%		 Remise de travaux Hors Session
%		 Remise de travaux Durant la Session
%		 Examen écrit
%		 Examen oral
%

Evaluation du deuxième quadrimestre (Session de Juin)
Statistique 100 0% 0% 0% 100% 0%

Type d'évaluation : Présentiel - L'UE est évaluée durant la session des examens par un examen écrit
Type de questions : Questionnaire mixte (combinaison de plusieurs types de questions différentes)
Examen à livre : Livre fermé
Durée de l'examen : 2 heures 30 min

Emploi de l'IA interdit durant l'évaluation

Evaluation de deuxième session (Session de Août)
Statistique 100 0% 0% 0% 100% 0%

Type d'évaluation : Présentiel - L'UE est évaluée durant la session des examens par un examen écrit
Type de questions : Questionnaire mixte (combinaison de plusieurs types de questions différentes)
Examen à livre : Livre fermé
Durée de l'examen : 2 heures 30 min

Emploi de l'IA interdit durant l'évaluation