Dispersion statistique

l’utiliser comme critère d’embauche des nouveaux employés lié à l’assemblage. * Objectif du test Connaitre la fiabilité du test en le faisant passer a des employés de l’entreprise. Afin de savoir si ce test sera représentatif, le diagramme de dispersion doit présenter une nette tendance linéaire. De plus, le coefficient de détermination doit être d’au moins 80%. Méthodologie de la recherche * Les données primaires Afin de déterminer si le test de dextérité est fiable ou non, le test sera

troubles mentaux. Il doit faire apparaitre ce qui n’apparaissait pas vraiment lors des entretiens. Les tests ce sont une situation expérimentale standardisé, servant de stimulus à un comportement et ce comportement est évalué par une comparaison statistique avec celui d’autre individu placé dans la même situation. Ce qui fait que on va pouvoir classer ce sujet examiné soit quantitativement soit typologiquement. C’est standardisé par une tache donné au sujet avec des consignes précises et d’un sujet

étapes La statistique (observation) La modélisation (interprétation) Econométrie (expérimentation) 1. Statistique descriptive : outils d’observation Les phénomènes économiques sont souvent quantitatifs et rarement observés en laboratoire (grandeur nature) On effectue alors une observation du passé d’où on tire une série de chiffres, c'est-à-dire des données statistiques, présentes sous forme de tableau graphiques. La statistique a deux fonctions :

pauvreté. Très présentes dans le débat politique national et internationale, les données en la matière ne sont pas toujours interprétées avec la prudence nécessaire. Le seuil de pauvreté est une notion statistique conventionnelle définie en général comme la moitié du revenu médian. La définition statistique de la pauvreté est donc par essence relative et variable suivant le degré de richesse de chaque société. Ainsi un pauvre Américain contemporain dispose d’un niveau de vie infiniment plus élevé que

Mathématiques Financières et Statistiques 2011-2012 DAELEMANS Laurent Mr. Léotard DAELEMANS Laurent Mathématiques Financières et Statistiques DAELEMANS Laurent 2011-2012 Mr. Léotard Partie1 : Statistiques 2 Mathématiques Financières et Statistiques DAELEMANS Laurent 2011-2012 Mr. Léotard A. Introduction 3 Mathématiques Financières et Statistiques DAELEMANS Laurent 2011-2012 Mr. Léotard 1. Rôle de la statistique Le rôle de la statistique se divise en trois points

soi-mˆme une telle ´tude. e e e Ce que ce cours n’est pas Un cours de math´matiques financi`res il n’y a pas de mod`les probabilistes de e e e processus financiers (cours de bourse...). Un cours de statistique inf´rentielle il ne sera presque pas question ici de tests, e d’estimateurs, de pr´vision statistique. e Un cours orient´ « utilisateur » on cherche ` la fois ` savoir utiliser les m´thodes e a a e d’analyse de donn´es, et ` comprendre les fondements math´matiques de ces m´thodes. e a e e Un cours

6 1.1.5. Modélisation.................................................................................................................................. 6 1.2. LES Statistiques et LA Statistique........................................................................................................ 6 2. Analyse des données, Statistique................................................................................................................. 7 2.1. La mesure : quelle est la valeur de l’instrument

moyens financiers et humains). - La dispersion ou le regroupement des unités concernées par l’étude. - L’étendue et la diversité des informations recherchées. - Le mode de passation du questionnaire : Le mode face à face exige plus de d’effort et de temps. Mais dans l’absolu, la taille minimale d’un échantillon ne peut être inférieure à l’unité statistique de base qui est 100. Et ce, pour pouvoir appliquer les techniques d’analyse statistique. 2-2- Les méthodes d’échantillonnage :

Hassan Année universitaire : 2009/2010 Sommaire INTRODUCTION I. Problème II. Analyse des données Introduction La régression est une méthode statistique très utilisée pour analyser la relation d'une variable par rapport à une ou plusieurs autres. On recourt à une estimation des paramètres inconnus du modèle de régression par un ajustement mathématique du modèle spécifié en fonction des données récoltées

puis pour chaque dimension, du score moyen obtenu (pour les calculs, les échelles alphabétiques « A, B, C, D » par exemple sont remplacées par des échelles numériques « 3, 2, 1, 0 »); 2) La distribution des scores de satisfaction : mesure de la dispersion des réponses pour chaque critère, puis pour chaque dimension sur une échelle de type A, B, C, D par exemple ; 3) L’analyse comparative : comparaison des scores de satisfaction selon une ou plusieurs variables (unités, groupes d’usagers, etc.) Exemple