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| MQGE0005-2 | Quantitative Methods in Management
- Partim Operations Research
- Partim Statistics
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| Durée : | Partim Operations Research : 12h Th
Partim Statistics : 12h Th
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| Crédits/ECTS : |
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| Titulaire(s) : | Partim Operations Research : Yasemin Arda
Partim Statistics : Cédric Heuchenne
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| Langue : | Langue anglaise |
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| Aperçu général : |
 | | Partim Operations Research |
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| La recherche opérationnelle est une discipline qui vise à résoudre par une démarche scientifique des problèmes de décision complexes issus du monde réel. Les domaines d'applications de cette discipline sont divers : transports, production industrielle, télécommunications, administration, etc. Le cours fourni une introduction aux modèles mathématiques et méthodes les plus réputés de la recherche opérationnelle : programmation linéaire, programmation linéaire en nombres entiers, modèles de files d'attente, simulation. |
| | Partim Statistics |
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| Dans ce cours, les méthodes vues dans les cours de statistique de base sont adaptées à l'analyse de problèmes appliqués utiles en économie et gestion (compréhension d'une situation et de son évolution, aide à la prise de décision ...).
Les contenus abordés seront d'abord l'analyse de la variance (comparaison de plusieurs moyennes) et la modélisation de relation entre variables (modèles linéaires). Ensuite, certains tests d'hypothèses non paramétriques seront développés (ajustement et indépendance). Pour terminer, on introduira la méthode générale d'estimation par maximum de vraisemblance ainsi que quelques notions de séries temporelles et d'analyse multivariée. |
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| Objectif du cours : |
| | Partim Operations Research |
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| L'objectif principal de ce cours est de familiariser l'étudiant avec la modélisation mathématique des problèmes de décision et les méthodes fondamentales de la recherche opérationnelle. Cet enseignement permettra aux étudiants de reconnaitre les situations où la recherche opérationnelle pourrait se révéler un instrument utile et d'interpréter correctement les conclusions que l'on peut en tirer. |
| | Partim Statistics |
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| C1. Acquérir une vue d'ensemble sur les problèmes statistiques rencontrés dans les domaines de l'économie et de la gestion.
P2. Etre capable de résoudre et d'interpréter les solutions de problèmes pratiques simples relatifs à la partie théorique du cours.
P3. Pouvoir reconnaître les situations où les méthodes étudiées peuvent être appliquées ainsi que leurs limitations dans ces situations particulières. |
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| Pré-requis : |
| | Partim Operations Research |
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| Notions de base de mathématiques et statistiques |
| | Partim Statistics |
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| Probabilités et inférence statistique STAT0067-1 |
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| Travaux pratiques : |
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| Organisation : |
| | Partim Operations Research |
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| Cours ex-cathedra, séances d'exercices, lectures hors séances, travaux, conférencier invité.
Du 15/04/2008 au 25/04/2008 : les mardis 15/04 et 22/04, les mercredis 16/04 et 23/04 et les jeudis 17/04 et 24/04 de 10h00 à 12h00 au bâtiment N1, les vendredis 18/04 et 25/04 de 10h30 à 12h30 au bâtiment B31. |
| | Partim Statistics |
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| Méthodologie utilisée
A1. Cours ex-cathedra : introduction théorique et applications (rappel, développement des méthodes, interprétation des solutions de celles-ci, exemples).
A1. Etude et compréhension du cours.
A2. Applications sur logiciel encadrées en presentiel et à distance: l'enseignant présente le logiciel aux étudiants et leur propose des exercices pendant les séances prévues. Chaque étudiant résoudra ces exercices en dehors des séances (avec l'assistance éventuelle de l'enseignant).
A3. Petite analyse de données réelles encadrée à distance: l'enseignant propose un problème particulier qui nécessite une analyse permettant d'utiliser les procédures connues. Un petit travail proposant des solutions pour ce problème devra être rendu par chaque groupe d'étudiants.
Planification générale du cours
Le cours commence le 15/04/2008 et se termine le 25/04/2008. Il est composé pour la partie statistique de 4 matinées de 3 ou 4 heures de cours. Chaque matinée comporte une partie de cours ex-cathedra et une partie d'applications. L'analyse de données réelles est présentée lors du dernier cours et le travail s'y afférant doit être rendu la semaine avant le début des évaluations suivant le cours.
Répartition de la charge de travail étudiant
A1 Cours ex-cathedra (10h)
A1 Etude (10h)
A2 Applications sur logiciel (4h)
A3 Analyse de données réelles (6h)
Examen (2h) |
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| Notes de cours : |
| | Partim Operations Research |
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| Syllabus et/ou supports de présentations PowerPoint, énoncés d'exercices, chapitres de livres et articles.
Référence recommandée :
Winston, W.L., Operations Research: Applications and Algorithms, Duxbury Press, 3e édition, California, 1994. |
| | Partim Statistics |
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| Le syllabus du cours, les transparents utilisés au cours ex-cathedra, les énoncés des exercices et de l'analyse de données réelles seront mis à disposition des étudiants (également en ligne sur lol@).
Lectures conseillées:
Support : Références : Wonnacott R.J. and Wonnacott T.H. (1990), Introductory Statistics for Business and Economics, New York, John Wiley & Sons (ISBN : 047161517X)
Simar, L. (2003), Statistique en Economie et Gestion, manuscript 248 pages, Institut de Statistique, Université Catholique de Louvain, Louvain-la-Neuve. |
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| Evaluation : |
| | Partim Operations Research |
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| Examen écrit et travaux |
| | Partim Statistics |
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| E3. Petit travail sur l'analyse de données réelles à rendre la semaine avant le début des évaluations suivant le cours. Ce travail permet au mieux d'ajouter 2 points à la cote de l'évaluation finale et au pire d'en retirer 2.
E1/E2/E3. Evaluation finale écrite (pendant les semaines prévues pour les évaluations suivant le cours) portant sur l'ensemble de la matière vue (théorie -50%-, applications -30%- et questions relatives à l'analyse de données -20%-). |
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| Contacts : |
| | Partim Operations Research |
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| Yasemin ARDA
Chargée de cours adjointe
Supply Chain Management et Logistique
HEC-ULg
Yasemin.Arda@ulg.ac.be
Tel : +32 (0) 4 232 73 83
Fax : +32 (0) 4 232 72 40 |
| | Partim Statistics |
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| Cédric HEUCHENNE, HEC-ULg Ecole de Gestion de l'Université de Liège, Bât B31, local 2.53, email: C.Heuchenne@ulg.ac.be |
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