HELdB
Fiche descriptive d'une Unité d'Enseignement Année académique 2026-2027 · version provisoire
Version provisoire — cette fiche est en attente de validation par l'établissement ; son contenu peut encore être modifié.
Domaine : Sciences agronomiques et ingénierie biologique
Section : Gestion de l'Environnement Urbain
Fiche descriptive d'une Unité d'Enseignement
Année académique 2026-2027

Statistique

UE 17

Enseignant(s) responsable de l'UE : Octave CURMI

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

Langue(s) d'enseignement : Français

Niveau du cycle : 1er cycle

Période de l'année : Quadrimestre 2

Cadre européen de certification : Niveau 6

Caractère obligatoire ou au choix dans le programme : 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 (Q1 0 / Q2 26)

Épreuve intégrée

Liste des UE prérequises : Néant

Liste des UE corequises : Néant

Liste des activités d'apprentissage

Activité d'apprentissageVolume horaireECTSPrésence obligatoire
GE12STA Statistiques appliquées262NON

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

  • RE01.1 ARES. 1.1 Rechercher, consulter, analyser, échanger et transmettre des informations techniques ou scientifiques et ce tant à l’échelon national qu’international
  • RE02.1 ARES. 2.1 Participer à une pratique réflexive en s’informant et s’inscrivant dans une démarche de formation permanente
  • RE04.1 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.
  • RE05.3 ARES. 5.3 Rassembler les données qui permettront de progresser dans le domaine du développement durable et de l’environnement

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'apprentissage 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

- Etablir et exploiter une relation de corrélation linéaire.

- Maîtriser les probablités Bayesiennes et la combinatoire

Description des supports de cours indispensables

DescriptionAccès à la sourceURL
Toute l'UE : Syllabi de théorie et d'exercices sur le campus numérique —

Description des références et des supports complémentaires

DescriptionAccès à la sourceURL
Toute l'UE :

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

 

Ce support de cours est disponible en bibliothèque —
Toute l'UE :

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

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Toute l'UE :

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

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Toute l'UE :

Khan Academy

Ce support de cours est disponible sur internet Lien

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

L'utilisation de l'IA dans le cadre des apprentissages, des travaux et des évaluations est régie par la charte IA disponible ici.

Cette unité d'enseignement est évaluée en épreuve intégrée.
Juin
Ensemble de l'UE
Examen écrit — 100 %
Type de questions : Questionnaire mixte (combinaison de plusieurs types de questions différentes)  ·  Examen à livre : Livre fermé

Emploi de l'IA interdit durant l'évaluation

Août
Ensemble de l'UE
Examen écrit — 100 %
Type de questions : Questionnaire mixte (combinaison de plusieurs types de questions différentes)  ·  Examen à livre : Livre fermé

Emploi de l'IA interdit durant l'évaluation

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