Loi de Fisher

1.3 Paramètres d’une loi . . . . . . . 1.3.1 Paramètres de position . . 1.3.2 Paramètres de dispersion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 7 8 12 12 13 2 Estimateur-estimation 2.1 Rappels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 Définition d’un estimateur . . . . . . . . . . . . . . 2.3 Propriétés d’un estimateur . . . . . . . . . . . . . . 2.4 Comment fabriquer un estimateur ? . . . . . . . . . 2.5 Information de Fisher . . . . . . . . . .

linéaire aurait donné 21 360 (f1(10)). 4. Lois discrètes usuelles 4.1 Les différentes fonctions présentes sur la TI-Nspire Les lois discrètes usuelles : loi binomiale, loi géométrique, loi de Poisson sont directement intégrées. Il sera de plus très simple de définir d’autres lois lorsque vous en aurez l’utilité, voir par exemple la loi hypergéométrique. Vous trouverez les fonctions correspondantes dans le menu Distributions du menu Statistiques (touches b65) de l’application Calculs, et dans

probabilité que la variable aléatoire X prenne la valeur x : p(x) = p(X = x) L’ensemble des valeurs admissibles x et des probabilités correspondantes p(x) constitue une distribution de probabilité discontinue. La relation entre x et p(x) est appelée loi de probabilité. Pour toutes les distributions de probabilités dont les valeurs x correspondent à des événements complémentaires, le total des probabilités est égal à 1.  p( x)  1 3 Adil ELMARHOUM Cours de statistique III La distribution

connu sous le pseudonyme de Student, définit l'écart type empirique d'un échantillon et montre qu'il est important de le distinguer de l'écart type d'une populationb 2. La variance est une notion qui apparut plus tard, en 1918, dans un texte de Ronald Fisher intitulé The Correlation between Relatives on the Supposition of Mendelian Inheritancei 1. [modifier] Contexte général En statistique comme en probabilités, on définit des critères de position ainsi que des critères de dispersion. Dans le domaine

les coûts : augmentation du prix des matieres premieres, des divers biens entrant dans le cycle de production, des facteurs de production(augmentation par exemple de la masse salariale) 3. L’inflation structurelle : prix protégés ne subissant pas la loi du marché 4. L’inflation d’incitation : l’incitation à consommer toujours davantage fait naître des besoins et pousse les agents économiques à réclamer toujours plus de revenus. 2. Les origines de l’inflation analysées par différents

d’une fonction de répartition et lois discrètes Loi de probabilité d’une variable aléatoire Y fonction d’une variable aléatoire X Indépendance de deux variables aléatoires Moments d’une variable aléatoire 5 • Lois de probabilité discrètes 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 5.7 5.8 5.9 Définition d’une variable discrète Loi de Dirac Loi uniforme Loi binomiale ou loi des tirages avec remise Loi multinomiale Loi hypergéométrique ou loi du tirage exhaustif Loi de Poisson Lois limites Résumé 6 • Lois de probabilité

observée est égale à la moyenne de Y estimée.2. L’économétrie est outil d’analyse :a. Qualitative.b. Quantitative.3. L’homoscédasticité des erreurs signifie que :a. Les erreurs sont indépendantes.b. Les erreurs sont constantes.4. Si le résidu suit la loi normale, cela signifie que :a. Les erreurs sont biaisées.b. Les erreurs sont indépendantes et identiquement distribuées.5. Le test de Student permet de tester :a. La significativité globale du modèle.b. La significativité individuelle du modèle.6. La

en or, en prénom la faillite du système bancaire.C’est pour éviter un tel risque que l’inconvertibilité progressive du billet de banque a étéinstaurée : l’Etat décide le « cours forcé » des billets qui acquiert par la même occasion un courslégal (la loi définie l’équivalant en or des billets en obligeant les agents économiques à lesaccepter sans possibilité de les convertir en or).A partir de 1929, le cours forcé des billets de banques fut instauré de façon définitive dans laplupart des pays, entraînant

correction des valeurs anormales et détection des valeurs anormales. III.5/ Prévision IV/ LES TESTS IV.1/ IV.2/ IV.3/ IV.4/ IV.5/ IV.6/ IV.7/ Test de significativité d’un coefficient : test de student Test de significativité global : test de Fisher Test de normalité des erreurs Tests d’autocorrélation : Durbin-Watson et Box-Pierce Test d’hétéroscédasticité : test de White Test de stabilité : test de Chow Test de colinéarité : test de Belsley Khu Welsh V/ VIOLATION DES HYPOTHESES V.1/

fonction de répartition et lois discrètes Loi de probabilité d’une variable aléatoire Y fonction d’une variable aléatoire X Indépendance de deux variables aléatoires Moments d’une variable aléatoire 5 • Lois de probabilité discrètes 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 5.7 5.8 5.9 Définition d’une variable discrète Loi de Dirac Loi uniforme Loi binomiale ou loi des tirages avec remise Loi multinomiale Loi hypergéométrique ou loi du tirage exhaustif Loi de Poisson Lois limites Résumé 6