**Objectifs de l'enseignement**
Cette matière permet à l'étudiant d'intégrer l'outil statistique et informatique dans le domaine biologique, et d'utiliser l'analyse numérique, les probabilités et le calcul par l'outil informatique.
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**Connaissances préalables recommandées**
**(Descriptif succinct des connaissances requises pour pouvoir suivre cet enseignement – Maximum 2 lignes)**
L'étudiant doit avoir des connaissances sur les fonctions, les intégrales et les variables aléatoires.
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**Contenu de la matière**
1. **Analyse mathématique**
1.1. Fonction à une variable, dérivée et intégrales.
1.2. Méthodes d'approximation.
1.3. Séries, séries à termes positifs, séries de Riemann.
1.4. Fonctions à plusieurs variables, dérivées partielles, différentielles.
1.5. Intégrales doubles et triples.
1.6. Calcul de surfaces et de volumes.
2. **Probabilités**
2.1. Variables aléatoires, variables de Bernoulli.
2.2. Lois statistiques et applications biostatistiques :
- 2.2.1. Lois discrètes (binomiale et Poisson).
- 2.2.2. Lois continues (Gauss, loi normale centrée réduite, loi khi-deux, loi Fisher).
2.3. Paramètres et propriétés :
- 2.3.1. Paramètres de position (médiane, mode, moyenne, etc.).
- 2.3.2. Paramètres de dispersion (variance, écart type, etc.).
- 2.3.3. Paramètres de forme (symétrie, aplatissement, etc.).
2.4. Fonction de répartition et fonction de densité.
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**Mode d'évaluation**
Contrôle continu et examen semestriel.
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**Références**
1. Jean Bouyer, 2000 - *Méthodes statistiques : médecine-biologie*. Ed. Estem.
2. Gilles Stoltz et Vincent Rivoirard, 2012 - *Statistique mathématique en action*. Ed. Vuibert, Paris, 448 p.
3. Maurice Lethielleux, 2013 - *Statistique descriptive*. Ed. Dunod, Paris, 160 p.
4. Maurice Lethielleux et Céline Chevalier, 2013 - *Probabilités : Estimation statistique*. Ed. Dunod, Paris, 160 p.