505, rue Saint-Hubert Jonquière, Québec G7X 7W Tél : (418)-547-191 Fax : (418) 695-4489 Département de mathématiques et statistiques PLAN DE COURS Statistiques et contrôle 01-ZJA-JQ Première session de la deuxième année Programme : ENVIRONNEMENT, HYGIÈNE ET SÉCURITÉ AU TRAVAIL (EHST) 60.B0 Session Automne 011 Durée : 75 périodes, Groupe : 40010 Pondération : 3--3 Enseignant : François Bégin Bureau : 116.5 Téléphone : 547-191 poste : 376 Site web : http://fbegin.ep.profweb.qc.ca Courriel : fbegin@cjonquiere.qc.ca
NOTE PRÉLIMINAIRE Généralement le technicien en ENVIRONNEMENT, HYGIÈNE ET SÉCURITÉ AU TRAVAIL s intéresse aux données issues de mesures mais dans certains cas il pourra aussi analyser le nombre d occurrences d événements. Les informations importantes proviennent d un dénombrement ou bien de mesures, de poids, de volumes et de quantités issues de lectures d instruments spécialisés. Nous verrons dans ce cours comment il est possible de présenter les données recueillies et de les analyser. Nous verrons également à évaluer nos résultats par différents tests et à contrôler certains processus grâce aux mesures obtenues. Situé normalement en première session de la deuxième année du programme EHST, le cours de mathématiques Statistiques et Contrôle a pour objectif de rendre compétent l étudiant à faire un traitement statistique des données à l aide des outils technologiques contemporains et à utiliser les outils mathématiques nécessaires aux analyses. Particulièment ce cours permettra l atteinte partielle des compétences «Appliquer des méthodes d analyse en laboratoire (01T9)», «Évaluer les risques associés à la présence de contaminants chimiques (01TA)» et «Évaluer les risques associés à la présence de contaminants physiques (01TB)». Il permettra à l élève de se sensibiliser aux statistiques et à leurs nombreuses applications en environnement, hygiène et sécurité au travail, dont l analyse de données et le contrôle de la qualité. Ce cours n a aucun préalable outre les pré-requis mathématiques du secondaire (436), et n est préalable à aucun; toutefois, certains concepts et méthodes seront utilisés dans plusieurs autres cours de la formation spécifique et dans l exercice futur de la fonction. L atteinte des compétences visées par ce cours reste un défi tout à fait réalisable. Les statistiques comportent de nombreuses notions, qui prisent individuellement, s avèrent relativement peu complexes. La difficulté de ce cours réside donc dans la diversité plutôt que dans la complexité. Il est impératif que l étudiant participe activement à sa formation en réalisant avec diligence, régularité et minutie les différents laboratoires et exercices. Le travail régulier est en statistiques, un gage de réussite. Ce cours à également pour objectif de développer une attitude professionnelle et autonome quant à la communication et à la présentation des résultats. De même il permettra l acquisition d habilités intellectuelles et de techniques d étude efficaces et transférables qui concourront à former des individus responsables. Pour favoriser une meilleure intégration des apprentissages, nous alternerons les cours théoriques et les laboratoires informatiques. La matière étant cumulative et donc préalable à la compréhension des éléments subséquents, cela favorisera un ancrage adéquat du nouveau contenu. Après chaque section, l étudiant devra effectuer une série d exercices, parfois sous supervision, afin d approfondir ses connaissances et d automatiser la démarche de réalisation. Plan de cours ZJA automne 010 Page
ÉNONCÉ DES COMPÉTENCES Les éléments de compétence et les critères de performance associés suivants seront touchés. Appliquer des méthodes d analyse en laboratoire (01T9) Faire les calculs nécessaires. Sélection judicieuse des données à utiliser. Choix approprié des outils mathématiques et informatiques à utiliser. Utilisation correcte des outils en fonction des données recueillies. Exactitude et précision des calculs. Valider et présenter les résultats de l analyse. Vérification appropriée des résultats obtenus. Utilisation correcte des méthodes de validation des résultats et de contrôle de la qualité. Préparation des éléments graphiques inhérents à la méthode choisie. Présentation claire et structurée des résultats de l analyse. Évaluer les risques associés à la présence de contaminants chimiques (01TA) Établir et adapter un programme d échantillonnage. Détermination logique des buts et des objectifs du programme. Détermination juste des paramètres nécessaires à l élaboration du programme d échantillonnage. Pertinence des sources de référence utilisées. Établissement et adaptation d un programme d échantillonnage approprié et structuré. Recueillir et traiter les données. Collecte de l ensemble des données nécessaires. Choix approprié et structuration logique des données à utiliser. Utilisation correcte des méthodes statistiques, des outils mathématiques et des logiciels appropriés. Exactitude et précision des calculs. Évaluer les risques associés à la présence de contaminants physiques (01TB) Recueillir et traiter les données. Collecte de l ensemble des données provenant des enregistreurs. Utilisation correcte des méthodes statistiques et des logiciels appropriés. Exactitude et précision des calculs. Tracé exact des profils de propagation. Plan de cours ZJA automne 010 Page 3
DÉCOUPAGE DU COURS Sem. Objectif d apprentissage Contenu Stratégie d évaluation et pondération Durée 1 9hres 3 4 Produire une analyse descriptive des données (Recueillir et traiter les données.) (Faire les calculs nécessaires) Calculer des mesures (Faire les calculs nécessaires.) -Terminologie de base en statistiques : population, échantillon, sondage, recensement, unité statistique, variable statistique et échelles de mesure. -Présentation des données en tableau : distribution de fréquences (absolues, relatives, en pourcentage), distribution en classes. -Représentations graphiques : diagramme en bâtons, histogramme, polygone de fréquences, courbe des fréquences cumulées (ogive), diagramme à secteurs, diagramme à barres, diagramme de Pareto, diagramme d'ishikawa autres types de diagramme. -Caractéristiques de tendance centrale : moyenne arithmétique, moyenne géométrique, médiane et mode. -Caractéristiques de dispersion : écart type, variance, coefficient de variation, étendue. -Caractéristiques de position : quantiles, quartiles (diagramme en boîte, intervalle interquartile, données aberrantes). Évaluation formative Laboratoire d introduction à Excel; Exercices divers et vérifications des solutions; Évaluation sommative Laboratoire 1 Produire des tableaux et graphiques avec Excel /4% Voir Examen théorique 1 Évaluation formative Exercices divers et vérifications des solutions; Évaluation sommative Laboratoire Produire et interpréter diverses statistiques (descriptives) avec Excel /4% Examen théorique 1 /17% Connaître et reconnaître les notions de base en statistiques telles que : population, échantillon, unité statistique, caractère, modalité, valeurs, variable ; Identifier pour une variable donnée le type de variable et l échelle de mesure; Faire un tableau de distribution de fréquences adapté au type de variable; Faire tous les graphiques appropriés pour une variable donnée; (histogramme, diagramme circulaire, polygone de fréquences, ogive, diagramme linéaire, diagramme à bandes, chronogramme) Calculer et interpréter toutes les mesures de tendance centrale, de dispersion et de position pour des données en séries brutes, groupées par valeur ou groupées par classes; Préciser pour une distribution, l aplatissement et l asymétrie Appliquer la règle de Tchebychev Faire un diagramme d Ishikawa ou de Pareto 10hres hres Plan de cours ZJA automne 010 Page 4
5 6 6 7 Calculer des probabilités (Recueillir et traiter les données) Utiliser une loi de probabilité (Recueillir et traiter les données) -Terminologie de base en probabilité : phénomènes probabilistes, épreuve, résultat, espace échantillonnal et événement. -Définition de probabilité : approche classique et approche «fréquentiste». -Calcul des probabilités : axiomes, vocabulaire et opérations sur les événements, théorèmes. -Probabilités conditionnelles et événements indépendants : événements liés, probabilités composées. -Principes de dénombrement : principe de multiplication, combinaisons et permutations. -Variables aléatoires : cas discret, cas continu, fonction de probabilité, représentation graphique, espérance mathématique et variance d une variable aléatoire discrète, variable centrée réduite. -Lois de probabilité d usage courant : loi binomiale, loi de Poisson, approximation de la loi binomiale par une loi de Poisson, loi exponentielle, loi normale, approximation de la loi binomiale par une loi normale, loi log-normale, loi de Student et loi du Khi-carré. Évaluation formative Exercices divers et vérifications des solutions; Évaluation sommative voir examen théorique Évaluation formative Exercices divers et vérifications des solutions; Évaluation sommative Laboratoire 3 Utiliser Excel pour calculer des probabilités et des valeurs pour certaines lois /4% Examen théorique /17% Préciser ce qu on entend par les notions d épreuve, d espace échantillonnal et d événement et les appliquer dans divers contextes. Distinguer la définition classique de la définition fréquentiste de la probabilité; Connaître les principaux axiomes régissant le calcul de probabilité; Calculer des probabilités simples, conditionnelles; Définir la probabilité conditionnelle et l indépendance des événements; Appliquer les principes de base du dénombrement. Calculer dans une situation appropriée une combinaison; Préciser ce qu on entend par variable aléatoire et par loi de probabilité; Distinguer entre variable aléatoire discrète et continue; Calculer les principaux paramètres d une loi de probabilité; Donner la signification de l espérance mathématique, de la variance et de l écart-type d une variable aléatoire; Calculer des probabilités ou des valeurs de variables aléatoires à partir de tables ou formules; Représenter graphiquement une variable aléatoire; 6hres 1hres hres Plan de cours ZJA automne 010 Page 5
8 9 11 1 Faire une inférence statistique Établir le lien entre deux variables (Recueillir et traiter les données.) -Notion d échantillonnage : échantillon aléatoire simple, échantillon systématique, échantillon par grappes, échantillon stratifié, table de nombres aléatoires. -Notion de distribution d échantillonnages : distribution de la moyenne d échantillon. -Estimation par intervalles de confiance : estimation d une moyenne, estimation d une proportion, détermination de la taille de l échantillon pour estimer une moyenne ou une proportion avec une marge d erreur donnée. -Tests d hypothèses : formulation des hypothèses, seuil de signification du test, risques d erreur, démarche à suivre, test sur une moyenne, test sur une proportion, test sur une différence de moyennes. -Étude de corrélation : nuage de points, calcul du coefficient de corrélation et interprétation, test concernant le coefficient de corrélation. -Analyse de régression : choix de la variable dépendante, régression linéaire simple, droite de régression. Évaluation formative Exercices divers et vérifications des solutions; Évaluation sommative Laboratoire 4 Régression corrélation et test d ajustement à la loi normale avec Excel /4% Examen théorique 3 /17% Définir les différents modes d échantillonnage; Utiliser une table ou un générateur de nombres aléatoires; Définir une distribution d échantillonnage. Déterminer la taille d un échantillon. Déterminer et expliquer un intervalle de confiance pour la moyenne ou une proportion; Faire un test d hypothèses sur une moyenne ou sur une proportion ou sur une différence de moyennes; Vérifier par un test, la conformité d une distribution expérimentale à la loi normale; Tester l indépendance entre deux variables continues; Tracer le nuage de points; Effectuer une analyse de régression simple; Faire un test pour savoir si le coefficient de corrélation est significatif; Calculer, interpréter et utiliser la droite de régression pour des liens linéaires Calculer et interpréter le coefficient de corrélation; 18hres hres Plan de cours ZJA automne 010 Page 6
13 14 15 16 Effectuer un contrôle de qualité avec les cartes de contrôle. (Valider et présenter les résultats de l analyse.) Déterminer un plan d échantillonnage (Établir et adapter un programme d échantillonnage) Cartes de contrôle X et R Plan d échantillonnage simple Évaluation formative Exercices divers et vérifications des solutions; Évaluation sommative Laboratoire 5 Réalisation de cartes de contrôle avec Excel /4% Examen théorique 4 (synthèse) /9% Identifier les sources de variation qui existent dans un procédé; Construire une carte de contrôle pour la moyenne ou une proportion; Déterminer les limites de contrôle; Déterminer si un procédé est stable; Distinguer causes communes et causes spéciales; Identifier les causes spéciales; Utiliser un plan d échantillonnage simple Définir les buts et les objectifs du contrôle par échantillonnage; Tracer la courbe d efficacité d un plan d échantillonnage; Comparer différents plans d échantillonnage; d utiliser la table de Cameron pour concevoir un plan d échantillonnage à partir de la table de Cameron. + tous les objectifs vus durant la session (synthèse) 1hres hres Plan de cours ZJA automne 010 Page 7
CALENDRIER HEBDOMADAIRE DES LEÇONS: Version mise à jour disponible sur mon site web : htttp://fbegin.ep.profweb.qc.ca/zjaa011 (Ce calendrier pourra être modifié) Semaine No du cours Contenu 1 1 Présentation du plan de cours; août Introduction aux concepts des statistiques; Outils statistiques et probabilistes en milieu industriel; Introduction des outils d'amélioration de la qualité (Diagramme de Pareto et d'ishikawa); Acheter votre volume: Statistique appliquée et outils d'amélioration de la qualité Lire les pages IX et X (avant-propos), pages à 1 sections 1. à 1.4; 3 août 3 6 août 4 9 août 5 30 août 6 sept. 3 7 6 sept. Regarder l'exercice sur le diagramme de Pareto; Retour sur le diagramme de Pareto et d'ishikawa; Analyse descriptive des données: notions fondamentales; Compléter l'exercice sur le diagramme de Pareto; Lire les pages à 18; Faire les exercices d'apprentissage 1 à 3 Commencer l'exercice 1.1 page 51 et + no 1,3,4,5,6,7,8; Présentation des données: Distribution de fréquences pour une variable quantitative continue; Distribution de fréquences pour une variable quantitative discrète; Distributions avec classes ouvertes; Diagramme à bâtons; Histogramme; Exercice sommatif sur la formation des classes (choisir un échantillon au hasard si vous ne l'avez pas eu en classe); Lire les pages à 3; Faire l'exercice d'apprentissage 4; Faire l'exercice 1.1 page 57 et + no 9,10,14,16a à j; Retour sur l'histogramme; Polygone de fréquences; Courbe des fréquences cumulées; Tableaux de distribution de fréquences pour une variable qualitative; Représentations graphiques: diagramme circulaire, diagramme à bande, diagramme à bâtonnets; Série chronologique; Lire les pages 31, 3 et 38 à 51; Faire les exercices d'apprentissage 6,7, 8; Commencer l'exercice 1.1 page 51 et + no1,13,15,19,0ef,5,6,7,8, 30, 31; Introduction aux diverses mesures ;Mesures pour les données non groupées en classes: mode, médiane, moyenne, écart-type, coefficient de variation, variance, étendue, Explications sur le Laboratoire 1 (au deuxième cours au 605.); Lire les pages 84 à 89, 91(étendue), 100, 101, 104(Section.9); Faire l'exercice d'apprentissage 1 page 88-89, 3 page 104; Mesures pour les données non groupées en classes (la suite); Faire l'exercice d'apprentissage 4 abc page 109; Moyenne géométrique; Mesures pour les données groupées en classes: moyenne, médiane, mode, écart-type, variance, coefficient de variation, l'étendue, les quartiles, le diagramme en boîte et les valeurs aberrantes; Règle de Tchebycheff; Exercice.16 page 118 no 9,10,1,14,15; Faire l'exercice d'apprentissage 4 page 109; Exercice.16 page 118 no 18,19,0; Nb heures Laboratoires Laboratoire 1: Les Tableaux et les graphiques Plan de cours ZJA automne 011 Page 8
4 5 6 7 8 9 sept. 9 1 sept. 10 13 sept. Utilisation de la calculatrice en mode statistique; Caractéristiques de forme; Diagramme en boîte et règle pratique pour détecter les valeurs aberrantes (si le temps le permet); Révision; Travail à faire Terminer le laboratoire 1 Lecture: pages 99-100 section.7, page 108 à 11; Révision (suite); Calcul de la moyenne pour des données groupées par valeurs (variable quantitative discrète); Travail en classe: Pré-test pour l'examen 1 Temps pour travailler sur le laboratoire 1 ou ; Faire le Pré-test pour l'examen 1 Temps en classe pour la préparation de l'examen; Je réponds aux questions; Compléter son étude; Terminer les exercices 11 16 septembre : EXAMEN 1 1 19 sept. 13 0 sept. 14 3 sept. 15 6 sept. 16 7 sept. 17 30 sept 18 3 oct. 19 4 oct. Vocabulaire de base; Notions de probabilité: Définition classique et fréquentiste; Axiomes régissant le calcul des probabilités; Temps à la bibliothèque local 603. pour travailler sur le laboratoire ; Lire page 16 à 134; Faire l'exercice d'apprentissage 1 et, page 18-19 et 3,4 page 133; Faire dans l'exercice 3.11 page 148 no 1 à 7; Opérations sur les événements; Probabilités totales: probabilité de réalisation de deux événements ne s'excluant pas; Événements liés; Probabilités conditionnelles; Probabilités composées; Événements indépendants événements incompatibles; Lire les pages 136 à 140; Faire l'exercice d'apprentissage 5 page 138; Faire dans l'exercice 3.11 page 148 no 8 à 3; Réalisation de l'exercice 3.11 1, 3,9,10,16 en classe; Compléter les exercices 3.11 Principe d'addition; Principe de multiplication; Les combinaisons et les permutations (arrangements);(fin du chapitre 3) Lire les pages 140 à 144; Faire l'exercice d'apprentissage 6 page 145; Faire l'exercice 3.11 no17, 19, 1, page 15-153; Faire l'exercice 3.11 no4 à9 page 153-154; Analyse comparative des notions probabilistes et statistiques; Variable aléatoire et loi de probabilité; Espérance mathématique et variance d'une variable aléatoire; Correction de l'examen en classe; Lire les pages 156 à 163; Compléter les exercices d'apprentissage 1 p160 et page 163; Faire l'exercice 4.15 no 1 à 6,7,10 page 183-184; Loi Binomiale; Loi de Poisson; Réalisation de problèmes en classe; Lire les pages 160 à 180; Faire l'exercice d'apprentissage p163 3, 4 page 173, 5 page 175 et 6 page 180; Faire l'exercice 4.15 no 5 à 9, 1, 13, 14, 16, 18, 0, 1, 4, 5, 7, 9, 3, 33, 35, 37 page 183-191; Loi de Poisson suite; Approximation de la loi binomiale par la loi de Poisson; Réalisation de quelques exercices de la section 3.11 No 5,8 et 4.15 No 14,15,33,37. Lire les pages 174 à 181; Faire l'exercice 4.15 no 5 à 9, 1, 13, 14, 16, 18, 0, 1, 4, 5, 7, 9, 3, 33, 35, 37 page 183-191; Révision Travail à faire (revoir les numéros suivants): no4ab, 6ab p184:variables aléatoires discrètes; no14 p186: Loi binomiale; no5 p188: Loi de Poisson; no30: Approximation d'une loi binomiale par une loi de Poisson 0 7 octobre :EXAMEN 8 11 au 14 octobre MI-SESSION Laboratoire : Les mesures; Lab 3 : Les lois de probabilités Plan de cours ZJA automne 011 Page 9
9 10 11 1 1 17 oct. 18 oct. 3 1 oct. 4 4 oct. 5 5 oct. 6 8 oct. 7 31 oct. 8 4 nov. 9 7 nov. 13 31 14 nov. Variables aléatoires continues ; Caractéristiques de la loi normale; La loi normale centrée réduite; Transformation d'une variable aléatoire X suivant une loi normale en une variable Z suivant une loi normale CENTRÉE RÉDUITE; Faire les numéros 3,4 et 5 du Laboratoire 3: Les lois de probabilités; Faire les exercices d'apprentissage 1 p03, et 3 page 06; Faire l'exercice 5.9 no 1,, 6, 8,9, 10, 13, 16, 18, 1; Introduction à la loi log-normale; Liens entre la moyenne géométrique, l'écart-type géométrique, la moyenne de la variable aléatoire Y et l'écart-type de de la variable aléatoire où Y=ln(X); Regarder les exercices 1,,3,4 dans le document de la loi log-normale. Retour sur la loi log-normale; Loi exponentielle; Lire les pages 14 à 16; Faire l'exercice 5.9 no 9,30,31,33; Compléter les exercices 1,, 3 et 4 des notes de cours de la loi log-normale; Les méthodes d'échantillonnage: -Échantillonnage probabiliste -Échantillonnage non probabiliste Distribution d'échantillonnage et le théorème central limite; Calcul de probabilités avec la moyenne comme variable aléatoire Relire vos notes de cours sur l'écart-type géométrique; Lire page 6 à 4; Faire l'exercice 6.34 no1,,3; Lire les documents sur l'échantillonnage de statistique Canada (liens sur mon site) Estimation par intervalle de confiance d'une moyenne: CAS 1: Taille de l'échantillon grande (n 30)et variance de la population (σ) connue ou inconnue CAS : Population normale et variance de la population (σ) connue; CAS 3: Population normale, petite taille d'échantillon (n < 30) et variance de la population (σ) inconnue; CAS 4: Distribution inconnue, petite taille de l'échantillon (n < 30)et variance de la population (σ) connue ou inconnue; Estimation d'une proportion par intervalle de confiance; Taille d'échantillon requise pour ne pas excéder la marge d'erreur; Faire l'exercice 6.34 no6 à 11 et 13 à 0; Faire les exercices d'apprentissage,3 et 4; Introduction aux tests d'hypothèses; Formulation des hypothèses; Seuil de signification du test; Risque d'erreur de première et de deuxième espèce; Démarche d'un test statistique; Test sur une moyenne; Lire page 49 à 58; Faire l'exercice d'apprentissage 5; Faire l'exercice 6.34 no 1, 3, 5, 7 et 8; Test sur une proportion; Test sur deux moyennes; Test sur deux échantillons appariés; Lire page 59,60, 63 à 66 et 70 à 73; Faire l'exercice 6.34 p 30, 9,3,37,39,41,43,44; Révision des éléments qui seront à l'examen, travail en classe; Travail à Faire : Chap. 5 Ex5.9 p19 no1edf, nocd; p19 no 6 p19 no 30; Moyenne géométrique, écart-type géométrique (Consultez: L'Exercices de préparation sur GMx et GSDx ) Loi Log Normale No3bd dans le document donné en classe; Chap6 Ex6.34 no;,ex6.34 no3bcd; Ex6.34 no4,11,16,18d,5a,9,37,43; Régression corrélation; Le diagramme de dispersion (nuage de points); La corrélation; Calcul du coefficient de corrélation; La droite de régression; Test sur la validité du coefficient de corrélation; Introduction théorique à la droite de régression; Du temps est donné en classe pour préparer l'examen 3; Lire page 70 à 73 et 75 à 84; Faire l'ex 6.34 p 311 no 45, 49, 50, 51; 30 11 novembre EXAMEN 3 Test de Looney et Gulledge; Laboratoire 4: Régression et corrélation linéaire et test d'ajustement à la loi normale; Laboratoire 4 : Régression linéaire et Test de Looney et Gulledge Plan de cours ZJA automne 011 Page 10
14 15 3 18 nov. 33 1 nov. 34 5 nov. 35 8 nov. 36 9 nov. Introduction au contrôle statistique; La variabilité d'un procédé et maîtrise statistique; Étape pour la réalisation d'une carte de contrôle; Carte de contrôle; Cartes de contrôle pour les grandeurs mesurables; Stabilité d'un procédé; Cartes moyenne et étendue; Lire Les pages 3 à 347 Faire les exercices d'apprentissage no 1 et page 336 et 337; Retour sur les cartes de contrôle pour les grandeurs mesurables, moyenne et étendue; Fondements statistique des cartes de contrôle; Diagnostique d'une carte de contrôle; Lire Les pages 3 à 347 Faire les exercices d'apprentissage no 1, et 3 page 336 et 337 +; Faire l'exercice 7.16 p 375 no 1 à 10; Carte de contrôle pour les non conformes (Section 9.); Analyse du comportement du procédé: faire le diagnostique de la carte de contrôle p (Section 9.4); Carte de contrôle pour le nombre de non conformes: la carte np (Section 9.5); Exercices d'apprentissage 1,,3,5 page 41 à 45 Lire Les pages 414 à à 431 ; Faire l'exercice 9.9 no1,,3,4,5,6,8 Plan d échantillonnage; Loi Binomiale, loi de Poisson dans les plans d'échantillonnage; Courbe d efficacité; Lire page 45 à 465; Faire les exercices d apprentissage 1 à 4; Exercice 10.1 no 1,, ; Plan d échantillonnage simple et utilisation de la table de Cameron; Lab 5 : Les cartes de contrôle. 16 Lire page 45 à 465; Faire l'exercice d apprentissage 3,5 et 6; Exercice 10.1 no 5,7,8,10 au besoin; 37 Révision/ réponses aux questions/ préparation à l'examen 5 déc. Préparer votre examen; 38 9 décembre EXAMEN 4 MÉTHODES PÉDAGOGIQUES: Pour aider l étudiant, les activités d apprentissage seront diversifiées tout en permettant une autonomie et un travail continu. Elles permettront également de bien intégrer la matière tout en offrant la possibilité à l élève de s auto évaluer. Voici donc une liste non exhaustive de ces activités : exposé animation; exposé conférence; atelier; séance de laboratoire informatique recherche enquête Plan de cours ZJA automne 011 Page 11
ÉVALUATIONS: Comme précisé dans la section Découpage du cours voici un bref rappel de la pondération de chacune des évaluations : Laboratoires 1 à 5 0 points Examen 1 (16 septembre) 17 points Examen (7 octobre) 17 points Examen 3 (11 novembre) 17 points Examen 4 (9 décembre) 9 points TOTAL 100 points VOLUME ET MATÉRIEL OBLIGATOIRE Le volume suivant est obligatoire : BAILLARGEON, G. Statistique appliquée et outils d amélioration de la qualité, e édition, Les Éditions SMG. Il sera disponible à l état neuf à la coopérative L Encrier au début de la session. Il est aussi possible que " L Usager" ait ce volume disponible; dans ce dernier cas, le volume est usagé et il est remis en vente par un élève qui l a utilisé à une session antérieure. Assurez-vous d avoir la bonne édition. Il faudra aussi disposer d une calculatrice pouvant effectuer une analyse statistique à deux variables et calculer le coefficient de corrélation et les paramètres de la droite de régression linéaire. (Suggestion : Sharp EL50WBBK ou EL51 ou EL535) Au cours de la session, vous aurez à utiliser un logiciel pour effectuer des analyses statistiques. Il sera donc très pratique de posséder quelques une clé USB pour sauvegarder les fichiers créés. MODALITÉS D ÉVALUATION ET DE PARTICIPATION AU COURS : Présence aux examens En cas d absence à une activité d'évaluation autre qu'un examen (travail, mini-test, etc.), il n y a aucune reprise possible, ce qui entraîne automatiquement la note zéro (0). Il n'y a aucune reprise possible pour les travaux et les mini-tests, ni en cours de session, ni à la fin de la session. En cas d'absence à UN examen (et un seul), l'élève dispose d un délai de cinq (5) jours pour remplir un formulaire d'absence justifiant celle-ci, à défaut de quoi la note attribuée à cet examen sera de zéro (0). Si le professeur juge satisfaisante la raison invoquée, il y aura possibilité de reprise de cet examen. Cependant, la reprise aura lieu au plus tôt à la quinzième semaine et sera conditionnelle au fait que la note accumulée permette à l'élève d'obtenir la note de passage nécessaire à la réussite de son cours. Plan de cours ZJA automne 011 Page 1
Note de passage La note de passage minimale pour le cours est de 60%; de plus, une étudiante ou un étudiant devra conserver une moyenne d au moins 60% dans ses examens pour réussir son cours. Plagiat Tout plagiat, tentative de plagiat ou collaboration à un plagiat entraîne la note zéro(0). De plus, l élève coupable d un tel geste devra rencontrer son enseignant(e) et s entendre sur la possibilité de poursuivre le cours. Révision de note Partielle : L élève désirant une révision d une note en cours de session, doit d abord rencontrer son enseignant(e). S il n y a pas entente, il ou elle doit dans un délai d une semaine, en informer le responsable de la coordination départementale du département de mathématiques (RCD); sinon la note allouée n est plus contestable. Finale : L élève désirant une révision de sa note finale doit d abord rencontrer son enseignant(e). S il n y a pas entente, il ou elle doit en faire la demande par écrit au comité de révision de notes de la direction pédagogique, par l intermédiaire de son aide pédagogique individuelle (API). Discipline dans les cours En accord avec la politique d évaluation des apprentissages du collège, le département de mathématiques considère qu il est du ressort de l enseignante ou de l enseignant de maintenir un climat de travail convenable à l intérieur des cours et, par conséquent, de prendre les moyens pour y parvenir auprès des élèves. Ces moyens peuvent être : refus d entrée en cas de retard, avertissement d expulsion, expulsion d une ou plusieurs périodes de cours, expulsion définitive, note au dossier, etc. Présence aux cours En cas d absence ponctuelle lors d activités d apprentissage, l élève est le seul responsable de la récupération de ces activités. Il est à noter qu un taux d absentéisme supérieur à 10% peut entraîner un échec du cours : la matière vue dans chacune des périodes de cours étant nécessaire à la compréhension des cours suivants. Conséquemment, tout étudiant qui accumule plus de 10% d absence pourra se voir refuser la correction de ses travaux et examens. Remise des travaux En cas de retard dans la remise d'un travail, une pénalité de 10% de la valeur du travail sera appliquée par jour ou fraction de jour de retard. L'enseignant ne peut accepter un travail qui lui est rendu après que les copies corrigées aient été remises aux élèves. Valorisation du français Pour toute évaluation le professeur peut enlever jusqu à 10% de la valeur du travail pour les fautes de français. Soyez vigilent! Plan de cours ZJA automne 011 Page 13
DISPONIBILITÉ DU PROFESSEUR Lorsque je ne suis pas en cours je suis généralement à mon bureau. Il est évidemment possible de prendre rendez-vous pour que je sois tout à vous pour une période déterminée. Si je ne suis pas à mon bureau j indiquerai sur ma porte à quel endroit vous pouvez me trouver (bibliothèque, salle de conditionnement etc.) Horaire de cours Professeur : François Bégin Session : Automne 011 Lundi Mardi Mercredi Jeudi Vendredi 8:0 9:10 DISPO DISPO 9 :15 10 :05 DISPO DISPO ZEA Local 369. 10 :15 11 :05 DISPO DISPO DISPO ÉCOBES (non disponible) ZJA Local 613. ZEA 11 :10 1 :00 Dîner 116.5 Aide au PLG Dîner 116.5 Local 18.1 1 :05 1 :55 local 3.1 local 3.1 local 3.1 local 3.1 local 3.1 13 :00 13 :50 Dîner 13 :55 14 :45 14 :55 15 :45 15 :50 16 :40 ZJA 16.1 ZJA 69. ÉCOBES (non disponible) ÉCOBES (non disponible) ÉCOBES (non disponible) DISPO : Disponible à mon bureau au 116.5 MÉDIAGRAPHIE Volume obligatoire BAILLARGEON, G. Statistique appliquée et outils d amélioration de la qualité, e édition, Les Éditions SMG. Autres volumes de référence AQSST Manuel d hygiène du travail, Modulo-Griffon 004 AUDET, BOUCHER, CAUMARTIN, SKEENE, Probabilités et statistiques ( e édition), Gaëtan Morin éditeur, 1993 BAILLARGEON, G. Probabilités et statistique avec applications en technologie et en ingénierie, éditions SMG.00 FEINBERG M, La validation des méthodes d analyse, Masson, 1996. GRENON, G. et S. VIAU. Statistique appliquée, Gaétan Morin Éditeur. HUSSON, J. Le contrôle statistique de la qualité, principes, mises en œuvre, applications, Édition Desforges. JAURAS, M. Aide-mémoire de contrôle qualité. LUAN, JAUPI, Contrôle de la qualité, Dunod, 00. MINH, N. Contrôle statistique de la qualité, Éditions Chenelière. OUELLET, G. Statistiques : théorie, exemples, problèmes, éditions Griffon d argile. Plan de cours ZJA automne 011 Page 14