Chapitre I : Notions Fondamentales de la Statistique Descriptive
Définition de la statistique descriptive – Concepts de base de la statistique descriptive – Population-Individus –Caractères-Modalités – Différents types de caractères (Caractère Qualitatif,Caractère Quantitatif) – Variable statistique (Discrète,Continue) – Effectifs et fréquences cumulées

 Chapitre II : Distributions Statistiques à une Dimension
  Tableaux statistiques – Tableau associé à un caractère quantitatif discret –Tableau associé à un caractère quantitatif continu –Représentations graphiques –Variable qualitative (Diagramme à bandes (en tuyaux d’orgues),Diagramme à secteurs) – Variable quantitative discrète (Diagramme en bâtons,Courbe en escalier) – Variable quantitative continue (Histogramme, Polygone des fréquences,Courbe des fréquences cumulées)

 Chapitre III : Caractéristiques de Tendance Centrale
  Le Mode ( Cas discret, Cas Continu) – La Médiane (Cas discret,Cas continu)[b] – [/b]Généralisation de la Médiane (les Quantiles,Les Quartiles,Les Déciles,Les Centiles) – Les Moyennes (La Moyenne Arithmétique, La Moyenne Géométrique, La Moyenne Harmonique, La Moyenne Quadratique) – Les Pourcentages et leurs utilités

 Chapitre IV : Caractéristiques de Dispersion et de Forme
 Ecarts élémentaires (Etendue, Ecarts inter-quantiles, Ecart Arithmétique) – Variance et Ecart-type – Autres caractéristiques d’une distribution statistique (Coefficient de variation, Concentration(Courbe de concentration, Indice de concentration ou indice de Gini) ) – Caractéristiques de forme ( Asymétrie (Définition, Illustration graphique, Les Coefficients d’Asymétrie (Coefficient de Yule, Coefficients de Pearson, Coefficient de Fisher)[b] – [/b]Aplatissement( Définition, Illustration graphique , Les Coefficients d’Aplatissement (Coefficient de Pearson, Coefficient de Fisher)[b] –[/b]Notions sur la loi Normale

 Chapitre V :Distributions Statistiques à deux Dimensions
 Distribution conjointe[b] –  [/b]Distribution à une variable extraite ( Distributions marginales , Distributions conditionnelles)[b] –  [/b]Caractéristiques numériques des distributions à une variable extraite[b] – [/b]Décomposition d’une moyenne et d’une variance marginale[b] – [/b]Covariance[b] –  [/b]Notion de courbes de régression[b] –  [/b]Indépendance et liaison fonctionnelle ( Indépendance totale, Liaison fonctionnelle, Liaison relative)[b] – [/b]Etude graphique de la corrélation à partir du nuage de points

 Chapitre VI :AjustementAnalytique : Méthode des Moindres Carrés
 Méthode des Moindres Carrés[b] – [/b]Ajustement linéaire[b] – [/b]Analyse de corrélation ( Variance expliquée par les droites de régression , Coefficient de détermination , Coefficient de corrélation linéaire , Interprétation des mesures de corrélation)[b] – [/b]Coefficient de corrélation « des Rangs » ou coefficient de corrélation de Spearman

 Chapitre VII : Les Indices
 Les indices élémentaires – Les indices synthétiques[b] – [/b]Les indices de Laspeyres, de Paasche et de Fisher (Indice des prix , Indice des quantités , Propriétés des indices de Laspeyres et de Paasche , Indice de Fisher , Indice des Valeurs)