Cours de M1S1

Statistiques g´ n´ rales e e
Responsable : Gabrielle Viennet Objectifs
Acqu´ rir les bases et les outils th´ oriques de statistiques. A la suite de ce module, e e l’´ tudiant doit savoir mod´ liser certains probl` mes, effectuer des estimations et e e e un certain nombre de tests param´ triques ou non param´ triques en v´ rifiant les e e e ` conditions de validit´ de ces tests. Ce module est indispensable a la suite du cursus. e

Plan
O Introduction g´ n´ rale aux probl´ matiques statistiques. e e e e O Mod` le statistique. O Mod` le gaussien : estimation, intervalles de confiance, tests. e O Mod` le lin´ aire. e e O M´ thodes d’estimations : m´ thode des contrastes, maximum de vraiseme e blance. O Notion de biais, de risque. O Construction d’intervalles de confiance non asymptotiques et asymptotiques. O Comparaison d’estimateurs. O Information de Fisher. In´ galit´ de Cramer Rao. Notion d’efficacit´ et d’ade e e missibilit´ . e O Mod` les a rapport de vraisemblance monotone. e ` O Mod` les lin´ aires, r´ gression. e e e O Th´ orie des tests : test de Neyman-Pearson, test du Chi Deux (ad´ quation, e e ind´ pendance), test de signe, test de rang, test de signes et rang. e

Pr´ -requis e
Probabilit´ s de L. e

Bibliographie
O Dacunha-Castelle, D., Duflo, M. (1982), Probabilit´ s et statistiques, Masson. e O Milhaud, X., (2001) Statistique, Belin. O Monfort, A. (1982) Cours de statistique math´ matique, Economica. e e O Tassi, P. (1990) M´ thodes statistiques, Economica.

Micro´ conomie e
Plan
O La th´ orie du consommateur. Pr´ f´ rences, contrainte budg´ taire, fonction e ee e d’utilit´ , choix, demande agr´ g´ e. e e e O Comportement du producteur. Contraintes technologiques, maximisation du profit, minimisation des coˆ ts. u ´ O L’´ quilibre dans un march´ en concurrence parfaite. Equilibre partiel en e e ´ ´ concurrence parfaite, optimum de Pareto, equilibre g´ n´ ral dans une economie e e ´ ´ d’´ change, equilibre g´ n´ ral dans une