Inférence statistique

lieu différentes. Section 1 : sélection des éléments de l’échantillon 1. Les différentes méthodes : La validité externe peut être obtenue par deux modes d’inférences : inférence statistique (généraliser sur la base de propriétés mathématiques les résultats obtenus de l’échantillon à la population dont il est issu) ; inférence théorique (généraliser des propositions théoriques sur la base d’un raisonnement logique). Quatre catégories de sélection d’échantillon : a) échantillons probabilistes :

Intérêt et Rôle de la Statistique dans toute stratégie de développement] CHAPITRE (I): Eléments de Vocabulaire de la Statistique Descriptive 1. Concepts et Définitions: (la Statistique, les Statistiques, Population et Unités Statistiques, Echantillon, Variables Quantitatives et Variables Qualitatives, Fréquences, Pourcentage) ; 2. Démarche Statistique et Recherche Scientifique; 3. Statistique et Probabilité; 4. Principales Sources d’Information Statistiques; 5. Principales

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 une science transversale, utile à

Introduction Pour effectuer une étude statistique (enquête, observation ou expérimentation), on se sert généralement d'un échantillon. Celui-ci doit refléter le plus exactement possible L'image de la population. En fait, choisir un échantillon, c'est mettre ensemble un certain nombre d'individus qui composeront une sorte de modèle réduit de la population à laquelle ils appartiennent. Mais comment choisir ces individus? C'est à cette question que nous répondrons dans ce chapitre, en présentant

Pratique de la statistique avec SPSS SUPPORT Transparents ultérieurement améliorés et mis à jour sur le site du SMCS LIENS UTILES Site du SMCS (Support en Méthodologie et Calcul Statistique) : http://www.stat.ucl.ac.be/SMCS/ Documentation Stat + SPSS : http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/statnote.htm http://www.ats.ucla.edu/stat/spss/ http://www.stat.ucl.ac.be/SMCS/ LIVRES UTILES Discovering Statistics Using Spss par Andy Field (Sage Publication) … Formateurs : Nathalie Lefèvre

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

L’ingénieur et la statistique Gilbert Saporta Chaire de Statistique Appliquée Conservatoire National des Arts et Métiers http://cedric.cnam.fr/~saporta ENG200, octobre 2011 1 ENG200, octobre 2011 2 Peut–on tout faire dire aux chiffres? • La statistique : une discipline rigoureuse qui traite de l’incertain et du variable! • Maitriser l’aléatoire dans un monde non déterministe ENG200, octobre 2011 3 Plan 1. Définitions 2. Comment recueillir les données 3. Inférence et modélisation

qui reste la seule technique fondée de traitement des refusés. Abstract. We present the problem of « Reject Inference » for credit acceptance. Because of the current legal framework (Basel II), credit institutions need to industrialize their processes for credit acceptance, including Reject Inference. We present here a methodology to compare various techniques of Reject Inference and show that it is necessary, in the absence of real theoretical results, to be able to produce and compare models

caractère donné. Par exemple, des individus (parcelles, plantes, animaux, etc.) peuvent être attaqués ou non par un parasite, être fertiles ou non, être porteurs ou non d'une tare, etc. La régression linéaire, simple ou multiple, est une méthode statistique très couramment utilisée dans le traitement des données, en particulier dans une démarche de modélisation. L'objectif de cette publication est de présenter ces méthodes, de manière succincte, en insistant sur l'interprétation des modèles. Nous illustrons

Statistique Appliquée Luc Deneire Iannis Aliferis École Polytechnique de l’Université de Nice – Sophia Antipolis Polytech’Nice Sophia Département d’Électronique, 3e année, 2008–2009 deneire@unice.fr Introduction Le cours en bref Plan du cours . . Bibliographie . . Évaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .