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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 : |
| Master en sciences de gestion, à finalité approfondie, 1re année | | Premier quadrimestre | | 3 |
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| Master en sciences de gestion, à finalité didactique, 1re année | | Premier quadrimestre | | 3 |
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| Master en sciences de gestion à finalité spécialisée en entrepreneuriat, 1re année | | Premier quadrimestre | | 3 |
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| Master en sciences de gestion, à finalité spécialisée, 1re année | | Premier quadrimestre | | 3 |
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| Master en sciences de gestion, à finalité spécialisée (Full english), 1re année | | Premier quadrimestre | | 3 |
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| Master en sciences de gestion, à finalité spécialisée en management, 1re année | | Premier quadrimestre | | 3 |
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| Master en sciences de gestion | | Premier quadrimestre | | 3 |
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| Master en sciences de gestion (Full english) | | Premier quadrimestre | | 3 |
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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, modèles de réseau (problèmes de l'arbre couvrant minimal et problèmes du plus court chemin), ordonnancement de projet. |
| | 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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| C1. Acquérir une connaissance de base sur les modèles mathématiques des problèmes de décision réels et les méthodes fondamentales de la recherche opérationnelle.
P2. Etre capable de résoudre et d'interpréter correctement les solutions des problèmes de recherche opérationnelle simples.
P3. Etre capable de reconnaitre les situations où la recherche opérationnelle pourrait se révéler un instrument utile d'aide à la décision 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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| Méthodologies utilisées :
A1. Cours ex-cathedra
A1. Lectures hors séances
A1. Discussions
A1. Présentations des logiciels
Planification générale du cours :
Semestre: Premier quadrimestre
Nombres de séances: 6 séances de 2 heures
Date de début: 12/11/2008
Date de fin: 17/12/2008 |
| | 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 17/11/2008 et se termine le 15/12/2008. Il est composé pour la partie statistique de 6 cours de 2 heures. 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 (9h)
A1 Etude (12h)
A2 Applications sur logiciel (3h)
A3 Analyse de données réelles (10h)
Examen (2h) |
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| Notes de cours : |
| | Partim Operations Research |
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| Documents disponibles sur le campus virtuel Lol@:
1. Syllabus
2. Transparents PowerPoint utilisés pendant les cours ex-cathedra
3. Enoncés d'exercices |
| | 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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| E1/E2/E3. Examen écrit |
| | 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
Bâtiment B31, Bureau 2.50
yasemin.arda@ulg.ac.be
Tél : +32 (0)4 366 31 97 |
| | 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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