Inférence statistique

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

2`me ann´e e 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 55 60 65 70 75 Statistique Inf´rentielle Avanc´e e e Notes de cours Olivier Gaudoin 2 Table des mati`res e 1 Introduction 2 Concepts de l’inf´rence statistique e 2.1 Le mod`le statistique . . . . . . . . . . . . e 2.2 Mod`le param´trique ou non param´trique e e e 2.3 Fonction de vraisemblance . . . . . . . . . 2.4 Statistiques . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.5 Exhaustivit´ . . . . . . . . . . . . . . . . . e 2

Bayésianisme versus fréquentisme en inférence statistique Jan Sprenger*†Motivation du chapitre : la découverte de la particule de Higgs Le bayésianisme et le fréquentisme, les deux grandes écoles d’inférence statistique, se distinguent par des postulats philosophiques et des méthodes mathématiques fondamentalement différentes. En un mot, alors que l’inférence bayésienne s’intéresse à la crédibilité d’une hypothèse, les fréquentistes se focalisent sur la fiabilité des procédures

l'analyse freudienne, ou psychanalyse [dans laquelle se range l'analyse didactique], l'analyse existentielle, l'analyse directe, l'analyse institutionnelle et l'analyse de groupe.) * * Statistique Ensemble des méthodes correctes d'interprétation des statistiques (inférence statistique et analyse des données). * Action d'identifier dans une substance les éléments constituants et d'en déterminer la teneur : Analyse de sang. Analyse chimique. * * Opération par laquelle

COMMERCIALES Module : Statistique de Gestion Année académique : 2014/2015 Niveau : 1ère année Master TC Enseignante : Mlle MEGHARI Groupes : 03,05,06,07,08,09,10,11,12,13,14,15,16 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

U. Paris Ouest, M1 - Cours de Modélisation Appliquée Introduction aux modèles économétriques Laurent Ferrara Février 2013 U. Paris Ouest L. Ferrara, 20122012-13 Plan de la présentation 1. Concepts 2. Modèles statistiques 3 Exemples 3. E l de d modèles dèl U. Paris Ouest L. Ferrara, 20122012-13 1 C 1. Concepts t Objectif Prendre des décisions à partir de l’observation d’un ensemble de données Méthode Construction d’un modèle économétrique pour chaque type d’étude Outils 1) Théorie de l ’information

Mise en contexte • En statistiques, plusieurs problèmes consistent à définir la relation qui existe entre deux variables statistiques ou plus: Le nombre d’années d’expérience et le nombre d’erreurs commises ; – L’âge du conducteur et le nombre d’accidents d’auto ; – Le volume des ventes et les dépenses en publicité ; – Le nombre d’heures d’études et les résultats aux examens ; – … 2 Pr. Adil BOULAHOUAL Diapo 2 Mise en contexte • Dans ce genre de problèmes, les principales questions auxquelles

l’occasion de revoir tous les TP en travaillant en parallèle avec votre cours théorique. Attention : les exercices supplémentaires font partie de la matière d’examen. Voir cours théorique, chapitre 5. Rappel : Un test couramment utilisé en inférence statistique est le test khi-carré ( χ 2 ). Il est utilisé lorsqu’on s’intéresse à des données qui se mesurent sur des échelles nominales (variables catégorielles). À ce TP, nous allons examiner deux tests χ 2 distincts : le test χ 2 d’ajustement et le

------------------------------------- STATISTIQUE INFERENTIELLE INDUCTIVE MATHÉMATIQUE Plan du cours : Chapitre 1 : Estimation ponctuelle et par intervalle de confiance d’un paramètre réel Chapitre 2 : Tests paramétriques Chapitre 3 : Modèle explicatif linéaire simple Chapitre 4 : Modèle explicatif linéaire multiple Bibliographie indicative : 1. « Méthodes statistique en gestion » Michel TENENHAUS, Dunod 2. « Probabilités et inférence statistique » ABBOUD et AUDROING, Nathan éditeur

seraient tirés par induction des énoncés généraux affirmant des relations de classification ou de causalité | |entre ces faits. Quatrièmement, les recherches ultérieures seraient déductives tout autant qu’inductives, et utiliseraient les | |inférences tirées d’énoncés généraux antérieurement établis.  | Si cette opinion est fondée, elle a pour conséquence l’intuitivisme = manière empiriste de rendre compte de l’élaboration/origine