Inférence statistique

dernière décennie l’objet de plusieurs recherches académiques, plusieurs auteurs ont définit le SIAD, on va citer quelque définitions pertinentes. Le SIAD est un outil d’observation et de description qui vise, à partir de données de gestion et/ou de statistiques, à donner aux managers d’une entreprise les moyens d’identifier des alertes de gestion, de suivre l’évolution de l’activité et de disposer d’outils d’investigation de sujets ou phénomènes particuliers. Il ne fournit pas les explications ni les

voulais assurer le cours d'économétrie en Licence L3-IDS (http://dis. univ-lyon2.fr/), j'ai ressenti une grande joie mais aussi une certaine inquiétude. D'une part une grande joie car c'est à travers l'économétrie que je suis venu au traitement statistique des données. Lorsque j'ai vu un nuage de point avec une forme plus ou moins armée, et que j'ai compris qu'on pouvait en déduire une liaison fonctionnelle représentée par une courbe passant au milieu de ces points, je me suis dit qu'il y avait là

sp´cifi´s et qu’il est hors contrˆle si ` partir d’un instant r la moyenne e e e o a a vari´ d’une quantit´ δ. On souhaite d´tecter un ´ventuel dysfonctionnement du syst`me et e e e e e estimer l’instant d’occurence du changement. D’un point de vue statistique, on formalise le probl`me par le test d’hypoth`se suivant : e e (H0) le processus X est sous contrˆle si Xi ∈ N (µ0 , σ) pour tout i = 1, . . . , n avec des o param`tres µ0 et σ connus. e (H1) le processus X est hors contrˆle s’il existe un instant

(à 3, 4, 5 cases – « pas d’accord du tout » à « tout à fait d’accord ») – Biodatas (développées plus bas) – Échelles continues (curseur), classement de divers éléments par ordre d'importance… • À questions différentes, données (et tests statistiques) différents – Quelle est votre taille ? => donnée métrique – Êtes-vous favorable, défavorable ou indifférent à ..? => donnée ordinale – Quelle est la marque de votre voiture ? => donnée catégorielle 1) Les questions à se poser 2) La conception

l’analyse de contenu)    L’exploitation d’un sujet sans à priori (dans les études préalables comme dans les études d’images et de motivations) B. Les inconvénients * L’impossibilité d’exploiter les résultats à l’ensemble des la propriété (inférence statistique impossible)    Le risque de ne rien trouver (étude exploratoire)    la difficulté de « vendre » une méthodologie qualitative à un commanditaire    Les biais liés à l’importance du rôle de l’enquêteur ou de l’animateur (biais de courtoisie

» CURAPP 5 Mai 2006 Henry Rouanet (CRIP5, Université René Descartes) & Frédéric Lebaron (Université d’Amiens) La preuve statistique : Examen critique de la régression 1. Econométrie et régression 2. Pour un usage raisonnable de la régression 2.1 Régression dans un contexte non-expérimental ; hyper-expérimentalisme. Prédiction et explication. Inférence statistique sur des données d’observation. Fit-&-test technique. 2.2 Spécification des variables. Effet de structure. Quasi-colinéarité. «

math´matiques e Universit´ du Qu´bec ` Montr´al e e a e Montr´al, Canada e (2) D´partement e d’informatique, math´matiques et sciences sociales e Universit´ Pierre-Mend`s-France e e Grenoble, France Grenoble – F´vrier 2012 e INFÉRENCE PROCESSUS STOCHASTIQUES L A B O R ATO I R E JEAN-KUNTZMANN MATHÉMATIQUES APPLIQUÉES - INFORMATIQUE S. Alalouf & A. Latour (UQAM / UPMF) Analyse de la variance Grenoble – Avril 2011 1 / 32 Analyse de la variance Analyse

vocabulaire |Ci-contre figure le tableau de distribution des fiches d'élèves | | |Section | | |d'un lycée susceptibles de présenter une épreuve au baccalauréat, | | | | | |selon deux critères le niveau et la section. | | | | | |

Revue des Nouvelles Technologies de l’Information Sous la direction de Djamel A. Zighed et Gilles Venturini RNTI-A-1 Data Mining et Apprentissage Statistique : applications en assurance, banque et marketing Rédacteurs invités : Farid Beninel (ENSAI, Bruz), Michel Bera (KXEN Suresnes), Christian Partrat (ISFA Lyon), Gilbert Saporta (CNAM Paris) CÉPADUÈS-ÉDITIONS 111, rue Vauquelin 31100 TOULOUSE – France Tél. : 05 61 40 57 36 – Fax : 05 61 41 79 89 www.cepadues.com courriel : cepadues@cepadues

Introduction Chapitre 1 : Modèles Linéaires Simples Introduction 1. Tests de spéci…cation ou tests d’homogénéité 1.1. L’exemple d’une fonction de production 1.2. Procédure de tests de spéci…cation 1.2.1. Procédure générale 1.2.2. Construction des statistiques de test 1.3. Application 2. Modèles à e¤ets individuels 2.1. Empilement par pays 2.1.1. Exemple 2.2. Empilement par dates 2.2.1. Exemple 3. Modèles à e¤ets …xes 3.1. Estimateur Within ou LSDV 3.2. Application 3.3. Ecriture vectorielle 4. Modèles