Inférence

Probabilités www.mathmaurer.com – Cours – terminale ES I – Probabilité d'un évènement La probabilité d'un évènement est la fréquence de réalisation de cet évènement lors d'un grand nombre de répétition d'une même expérience aléatoire. Définition 1: Lors d'une expérience aléatoire, on dit qu'il y a équiprobabilité lorsque toutes les issues ont la même probabilité de se réaliser. Exemple Si on lance un dé à 6 faces un très grand nombre de fois, on va observer que la fréquence d'apparition de

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

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

Chapitre 1 Probabilités et variables aléatoires L'objectif du chapitre est d'utiliser le concept de probabilité pour construire un certain nombre de modèles pouvant rendre compte de situations concrètes, où l'application de lois déterministes est impossible parce que les phénomènes sont très compliqués, ou les facteurs trop nombreux. 2 Chapitre 1 : Probabilités et variables aléatoires Chapitre 1 : Probabilités et variables aléatoires 3 1. Probabilités 1.1. Evénements L'expérimentateur

Ecole des mines de douai | Régression logistique | Etude bibliographique - ADAPI | Emmanuel KOUAMSouhail MOUMANE | | 2010/2011 | | Résumé : Le modèle de régression logistique est un modèle multi variables qui permet d’établir la relation entre une variable Y et n variables X qui peuvent être qualitatives ou quantitatives. La variable Y dépendante est régit par la réalisation ou survenue ou non d’un événement et les variables indépendantes X représentent tous les facteurs susceptibles

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...........

Réseaux Bayésiens Bruno Bouzy 3 février 2014 Introduction Pour sa plus grande partie, ce chapitre présente les réseaux bayésiens à partir du tutoriel d'Andrew Moore [1] (http://www.autonlab.org/tutorials/bayesnet.html). Il discute de l'utilisation des probabilités jointes pour décrire l'incertitude de faits. Il montre comment les Réseaux Bayésiens (RB) permettent de construire ces probabilités jointes, et comment à partir de ces probabilités jointes, on peut retrouver toutes les probabilités

La régression logistique On est confronté à des donné qualitatives lorsque l'on étudie des choix (de rachat, de consommation, de comportement, de licenciement) ou des risques de défaillance (prêt). 1. Le modèle dichotomique : Par modèle dichotomique, on entend un modèle statistique dans lequel la variable expliquée ne peut prendre que deux modalités (variable dichotomique). Il s'agit alors généralement d'expliquer la survenance ou non d'un événement, ou d'un choix. On considère un échantillon