Inférence bayésienne

14,15,16 1ère Unité : Introduction à la statistique de gestion1 1ère Unité : Contenu Introduction à la statistique de gestion I. II. III. IV. V. VI. Différence entre la statistique et les statistiques. Champs d’application de la statistique. Inférence statistique. Données et informations. Informatique et statistique. Concepts de base.  Exercices d’application 1 Cours Mr KHIRI, par adaptation MEGHARI.R Statistique de Gestion 1 Introduction : Pour avoir une idée de la place et de l’importance

Statistique Inférentielle Musique & pub Introduction Dans le cadre du cours de statistiques inférentielles nous avons effectué un travail de groupe sur l’analyse de données sur l’utilisation de musiques dans des spots publicitaires. Les données d’enquêtes que nous possédons concernent trois pays : la France, la Belgique et l’Italie. Dans un premier temps, nous travaillerons uniquement sur les données françaises et belges car il n’y a que vingt spots italiens alors que pour une normale

Méthodes Quantitatives Descriptives Chap 1-2 Organisation du cours 20H Cours magistral + 12 H travaux dirigés (8 séances de 1H30, début en octobre) Permanence dans mon bureau (111) les mardis à 17H Contrôle continu réalisé en séance de TD : absence injustifiée = 0 Calculatrice autorisée par le règlement d’examen de l’Université Diapositives mises en ligne sur Univ’R (http://ent.u-strasbg.fr/) ou sur http://cournot2.u-strasbg.fr/users/large (membres ; professeurs ; Broihanne) Cours tiré de

Initiation aux statistiques descriptives : cours Anahita Basirat anahita.basirat@gipsa-lab.inpg.fr Janvier 2009 Table des matières 1 Vocabulaire de base 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 2.1 2.2 3.1 3.2 Statistique descriptive . . . . . . . . . . . Statistique inférentielle . . . . . . . . . . . Population . . . . . . . . . . . . . . . . . Echantillon . . . . . . . . . . . . . . . . . Variables ou caractères statistiques . . . . Eectif et fréquence . . . . . . . . . . . . Eectifs cumulés

Statistique inférentielle Estimation par Nathalie CHÈZE Statisticienne Maître de conférences à l’université Paris X-MODALX 1. 1.1 1.2 1.3 Échantillonnage ........................................................................................ Notion d’échantillon .................................................................................... Caractéristiques d’un échantillon ............................................................... Fluctuations d’échantillonnage...........

de co-intégration qui s’appuie sur les propriétés mathématiques des séries numériques temporelles examinées pour en déduire des relations de long terme et de court terme expliquant la réalité III. Statistiques, statistiques mathématiques et inférence statistique Les statistiques sont des données quantitatives d’origine officielle, publique ou privée. La statistique est un ensemble de méthodes contribuant à la connaissance descriptive ou inférentielle d’une population ou d’un phénomène. C’est

sont interdépendantes (notion de système), il n'est pas suffisant de construire des équations isolées : il faut établir un système complet d‘équations. 6 Pr. Adil BOULAHOUAL Diapo 6 Notions clés – Population et échantillon Notions clés – Inférence statistique • Elle consiste alors à effectuer des études sur l’échantillon et transposer les résultats sur la population. • Cette transposition n’est pas stricte, elle attache toujours une probabilité aux résultats et aux conclusions émises.

INFERENCE STATISTIQUE Estimation Ponctuelle : N : échantillon mère M : moyenne α : écart type n : échantillon X m : moyenne s : écart type P= fréquence Estimation ponctuelle : P (chapeau) = f Estimation de la moyenne : M (chapeau) = x (barre) Estimation de l’échantillon : σ (chapeau) = √ (n/ (n-1) * s Estimation par intervalle de confiance : Définition : Estimer un paramètre inconnu θ par un intervalle (a ; b) contenant θ avec une probabilité

tymologie : de représenter, du latin re, à nouveau, et praesentare, présenter.tymologie : de représenter, du latin re, à nouveau, et praesentare, présenter. La représentativité est le caractère de ce qui est représentatif, c'est-à-dire qui représente bien les choses ou les personnes d'un ensemble plus large, de la même catégorie, ayant les mêmes caractéristiques. En statistique, la représentativité est la qualité d'un échantillon qui représente, par ses caractéristiques, l'ensemble de la population

modèle fait appel à des paramètres (de la loi et / ou du modèle), a priori inconnus qu qu’il il faudra estimer. On peut identifier de 2 types de paramètres : paramètres de loi de distribution ou pparamètres de structure. 3)) Estimation et tests : Inférence statistique basée sur l’échantillon observé → Co Contrôle ô e de laa qualité qua é de l ’information o a o et e de laa décision déc s o prise p se associée au test U. Paris Ouest L. Ferrara, 20122012-13 Exemples : - Etude d’une ppopulation p par