Vous pourrez télécharger tout le contenu sur n'importe quel appareil électronique à partir du Campus Virtuel et le consulter dès que vous en aurez besoin, même sans connexion internet"

Le domaine de l'ingénierie est l'un des plus grands bénéficiaires de l'analyse des données et des statistiques, et l'estimation est l'un des outils clés pour la prise de décisions éclairées dans la préconception et l'analyse des projets. Une formation solide dans ce domaine devient donc une nécessité pour tout ingénieur qui souhaite progresser dans sa carrière et se démarquer sur le marché du travail. 

Le Certificat en Estimation pour la Pré-conception et l'Analyse fournit toutes les connaissances spécialisées dans les différentes techniques et méthodes utilisées dans l'estimation des paramètres. 

Il fournit aux ingénieurs les compétences nécessaires pour analyser et prendre des décisions éclairées au stade de la conception et de l'analyse des projets. et d'analyse des projets. Le programme est ainsi adapté aux besoins actuels du marché, en fournissant des informations de premier niveau aux élèves sur des sujets tels que l'inférence statistique, l'estimation ponctuelle et par intervalles, et les procédures pour la construction d'estimateurs, entre autres. 

C'est pourquoi TECH a conçu un programme qui se développe au format 100% en ligne, ce qui permet aux étudiants d'accéder à tous les contenus de n'importe où et à tout moment, en s'adaptant aux besoins des professionnels qui souhaitent poursuivre leur formation sans renoncer à leur activité professionnelle. En outre, il utilise la méthodologie du Relearning, qui permet une intégration des concepts fondamentaux naturelle et progressive, par le biais de la répétition et de la présentation sur différents supports audiovisuels. 

Répartissez la charge de cours en fonction de vos besoins personnels et combinez le diplôme universitaire avec le travail professionnel"

Ce Certificat en Estimation contient le programme académique le plus complet et le plus actuel du marché. Les principales caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement de cas pratiques présentés par des experts en Statistiques Appliquées 
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations sanitaires essentielles à la pratique professionnelle 
• Exercices pratiques permettant de réaliser le processus d'auto-évaluation afin d'améliorer l’apprentissage 
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes 
• Leçons théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel 
• La possibilité d'accéder au contenu à partir de n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet 

Vidéos de motivation, études de cas, contenus graphiques et schématiques, forums de discussion... Tout ce dont vous avez besoin pour faire un bond en avant dans votre carrière professionnelle N'attendez pas plus longtemps"

Le corps enseignant du programme englobe des spécialistes réputés dans le domaine et qui apportent à ce programme l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus dans de grandes sociétés et des universités prestigieuses. 

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer dans des situations réelles. 

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du cursus académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus. 

Approfondissez les procédures de construction des estimateurs en approfondissant les méthodes du maximum de vraisemblance"

 

Combinez vos responsabilités personnelles et professionnelles avec vos études grâce à ce Certificat. 100% flexible et en ligne"

Le programme d'études qui constitue ce programme a été élaboré par des experts en Estimation. Ainsi, ils ont inclus 300 heures du meilleur contenu théorique, pratique et supplémentaire présenté dans différents formats audiovisuels. En outre, avec la méthodologie révolutionnaire exclusive de TECH, le Relearning, le diplômé approfondira les statistiques de manière naturelle et progressive. Le tout présenté dans un format flexible entièrement en ligne, permettant à l'élève d'acquérir les outils les plus avancés à partir de n'importe quel appareil connecté Internet et accès au campus virtuel 24 heures sur 24. 

Le cursus le plus complet et le plus actualisé du marché est à votre portée grâce à ce Certificat par une formation 100% en ligne" 

Module 1. Estimation I 

1.1. Introduction à l'inférence statistique 

1.1.1. Qu'est-ce que l'inférence statistique? 
1.1.2. Exemples 

1.2. Concepts généraux 

1.2.1. Population 
1.2.2. Échantillon 
1.2.3. Échantillonnage 
1.2.4. Paramètre 

1.3. Classification de l'inférence statistique 

1.3.1. Paramétrique 
1.3.2. Non paramétrique 
1.3.3. Approche classique 
1.3.4. Approche bayésienne 

1.4. Objectif de l'inférence statistique 

1.4.1. Quels objectifs? 
1.4.2. Applications de l'inférence statistique 

1.5. Distributions associées à la normale 

1.5.1. khi carré 
1.5.2. T-Student 
1.5.3. F- Snedecor 

1.6. Introduction à l'estimation ponctuelle 

1.6.1. Définition de l'échantillon aléatoire simple 
1.6.2. Espace d'échantillonnage 
1.6.3. Statisticien et estimateur 
1.6.4. Exemples 

1.7. Propriétés des estimateurs 

1.7.1. Suffisance et complétude 
1.7.2. Théorème de factorisation 
1.7.3. Estimateur sans biais et asymptotiquement sans biais 
1.7.4. Erreur quadratique moyenne 
1.7.5. Efficacité 
1.7.6. Estimateur cohérent 
1.7.7. Estimation de la moyenne, de la variance et de la proportion d'une population 

1.8. Procédures de construction des estimateurs 

1.8.1. Méthode des moments 
1.8.2. Méthode du maximum de vraisemblance 
1.8.3. Propriétés des estimateurs du maximum de vraisemblance 

1.9. Introduction à l'estimation par intervalle 

1.9.1. Introduction à la définition de l'intervalle de confiance 
1.9.2. Méthode de la quantité pivot 

1.10. Types d'intervalles de confiance et leurs propriétés 

1.10.1. Intervalles de confiance pour la moyenne d'une population 
1.10.2. Intervalle de confiance pour la variance d'une population 
1.10.3. Intervalle de confiance pour une proportion 
1.10.4. Intervalles de confiance pour la différence des moyennes d'une population. Populations normales indépendantes. Échantillons appariés 
1.10.5. Intervalle de confiance pour le rapport de variance de deux populations normales indépendantes
1.10.6. Intervalle de confiance pour la différence de proportions de deux populations indépendantes
1.10.7. Intervalle de confiance pour un paramètre basé sur son estimateur du maximum de vraisemblance 
1.10.8. Utilisation d'un intervalle de confiance pour rejeter ou infirmer des hypothèses 

Module 2. Estimation II 

2.1. Introduction aux tests d'hypothèse 

2.1.1. Exposé du problème 
2.1.2. Hypothèses nulle et alternative 
2.1.3. Statistique de contraste 
2.1.4. Types d'erreurs 
2.1.5. Niveau de signification 
2.1.6. Région critique. valeur p 
2.1.7. Puissance 

2.2. Types de tests d'hypothèse 

2.2.1. Test du rapport de vraisemblance 
2.2.2. Contrastes sur les moyennes et les variances dans les populations normales 
2.2.3. Contrastes sur les proportions 
2.2.4. Relation entre les intervalles de confiance et les tests d'hypothèse 

2.3. Introduction à l'inférence bayésienne 

2.3.1. Distributions a priori 
2.3.2. Distributions conjuguées 
2.3.3. Distributions de référence 

2.4. Estimation bayésienne 

2.4.1. Estimation ponctuelle 
2.4.2. Estimation d'un ratio 
2.4.3. Estimation de la moyenne dans les populations normales 
2.4.4. Comparaison avec les méthodes classiques 

2.5. Introduction à l'inférence statistique non paramétrique 

2.5.1. Méthodes statistiques non paramétriques: concepts 
2.5.2. Utilisation des statistiques non paramétriques 

2.6. Inférence non paramétrique comparée à l'inférence paramétrique 

2.6.1. Différences entre les inférences 

2.7. Test d'adéquation 

2.7.1. Introduction 
2.7.2. Méthodes graphiques 
2.7.3. Test de l'équation d'adéquation 
2.7.4. Test de Kolmogorov-Smirnov 
2.7.5. Contrastes de normalité 

2.8. Test d'indépendance 

2.8.1. Introduction 
2.8.2. Contrastes d'aléa. Contraste de la traînée 
2.8.3. Contrastes d'indépendance dans les échantillons appariés 

2.8.3.1. Contraste de Kendall 
2.8.3.2. Contraste de rang de Spearman 
2.8.3.3. Test d'indépendance du khi carré 
2.8.3.4. Généralisation du test du khi carré 

2.8.4. Contrastes d'indépendance dans des échantillons liés à k 

2.8.4.1. Généralisation du test du khi carré 
2.8.4.2. Coefficient de concordance de Kendall 

2.9. Contraste de position 

2.9.1. Introduction 
2.9.2. Test du signe pour les échantillons appariés 

2.9.2.1. Test du signe pour un échantillon. Test de la médiane 
2.9.2.2. Test du signe pour les échantillons appariés 
2.9.2.3. Test de rangs signés de Wilcoxon pour un échantillon 
2.9.2.4. Test de rangs signés de Wilcoxon pour des échantillons appariés 

2.9.3. Contrastes de position pour deux échantillons indépendants 

2.9.3.1. Test de Wilcoxon-Mann-Whitney 
2.9.3.2. Test de la médiane. 
2.9.3.3. Test du khi-carré 

2.9.4. Contrastes de position pour k échantillons indépendants 

2.9.4.1. Test de Kruskal-Wallis 

2.9.5. Contrastes de position pour k échantillons liés 
2.9.6. Test de Friedman 
2.9.7. Q de Cochran 
2.9.8. W de Kendall 

2.10. Test d'homogénéité 

2.10.1 Contrastes d'homogénéité pour deux échantillons indépendants 

2.10.1.1. Contraste de Wald-Wolfowitz 
2.10.1.2. Test de Kolmogorov-Smirnov 
2.10.1.3. Test du khi-carré 

Un programme d'études dont le contenu est présenté de manière attrayante et dynamique pour faire de vous un ingénieur de premier ordre"