Inférence statistique

Myrtô Dutrisac — PHI101 Leçon sur la déduction et l’induction Quand on construit un raisonnement, on peut arriver à une conclusion en utilisant une démarche déductive ou inductive : 1. La déduction ou la démarche déductive : du général au particulier On part d’une règle générale. On l’applique à un cas particulier (ou à une autre règle générale). Ce qui nous oblige à tirer une conclusion si le raisonnement est logique et construit à partir de propositions crédibles (si A = B, et si C = A, C = donc

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 dont il est extrait. Il faut pour cela que les statistiques que l'on peut en tirer soient fiables et donnent une bonne image (ou représentation) de l'ensemble de la population. En politique ou dans les organisations

pourra identifier facilement dans la population mère Deux méthodes pour constituer un échantillon représentatif : -méthode probabiliste ou aléatoire : sélection de l’échantillon par tirage aléatoire dans la population mère. Chaque individu statistique doit avoir exactement la même chance que les autres de participer a l’enquête. -méthode non-probabiliste ou empirique : identifier dans la population-mère, quelques critères de répartition significatifs puis d’essayer de respecter cette répartition

I) SONDAGE Un sondage peut également être une méthode statistique d'analyse d'une population humaine ou non humaine à partir d'un échantillon de cette population. La théorie des sondages (échantillonnage et estimation dans des populations finies) modifie profondément les concepts étudiés en probabilités et statistique inférentielle. Dans l'approche sondage, aucune hypothèse n'est faite sur la distribution de probabilité ; l'aléatoire vient de l'échantillonnage (procédure aléatoire de génération

Statistique Mathématique F. Balabdaoui-Mohr et O. Wintenberger 2 i Nous tenons à remercier Paul Doukhan et Jean-Marc Bardet pour avoir mis à disposition leurs notes de cours desquelles les chapitres 1, 7 et 8 du présent polycopié sont en grande partie inspirés. ii Table des matières I Fondements de la statistique mathématique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . de probabilité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Techniques d’échantillonnage : il existe 2 grandes méthodes [pic] ----------------------- Méthode probabiliste Dans cette méthode, les unités statistiques qui composent l’échantillons sont tirées au sort dans toute la liste des unités statistiques qui composent la population mère (= base de sondage). ➢ Meilleure solution sur le plan théorique : on peut vraiment calculer les marges d’erreur. En pratique, cette méthode est la moins utilisée en raison des difficultés marketing d’avoir

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

sur http://cournot2.u-strasbg.fr/users/large (membres ; professeurs ; Broihanne) Cours tiré de “Statistics for Managers”, 5th edition, Levine, Stephan, Krehbiel, Berenson, Pearson International Edition Objectifs du cours : utiliser les outils statistiques comme les décideurs et les managers Présenter et décrire des données de “business” et en extraire de l’information Tirer des conclusions relatives à de grandes populations en ayant recours à l’information portant sur des échantillons de ces populations

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...........

prometteuse dans le domaine de la reconnaissance de l’écrit. Mots-clés : Intelligence artificielle, Réseau Bayésien Dynamique, Reconnaissance de caractères manuscrits, Inférence lisons le formalisme des Réseaux Bayésiens (RB). Ce dernier est devenu un formalisme puissant qui unifie différents concepts de modélisation probabiliste utilisés en statistique, intelligence artificielle et reconnaissance de la parole. Ce formalisme est couramment employé pour le raisonnement sous incertain et peut être considéré comme