Loi de probabilité

Statistiques à une variable 1ère Bac Pro Objectifs : être capable de  Interpréter des indicateurs de tendance centrale et de dispersion pour différentes séries statistiques quantitatives 1. Les indicateurs de tendance centrale : Le mode d’une série statistique à caractère discret est la valeur ayant le plus grand effectif ; la classe modale d’une série statistique est la classe ayant le plus grand effectif. Exemple : dans l’activité 1 p10 pour le parc national de Kruger, le mode de cette

i )  0  H1 : Cov(Xit , U i )  0  ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ La statistique utilisée : Hcalculée : MEF - MEC * V MEF - V MEC  ˆ       *   1 MEF ˆ - MEC  H  F( K, NT - K) Or NT   donc H   2 K  H converge vers la loi asymptotique La règle de décision : Rejeter H0 : si Hcalculée>  2 K  : il y a une corrélation. Les estimateurs du MEC sont biaisés ; tab On retient le modèle MEF comme modèle de référence. On peut utiliser la P-value pour choisir entre les deux modèles

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 conditionnelles souhaitées. Selon Andrew Moore, les réseaux bayésiens constituent la technologie la plus puissante de ces 10

distribution de probabilités affectées à ses stratégies pures : smi = (pi1, pi2, …, pik) où pi1, pi2, …, pik représentent les probabilités affectées, respectivement, aux stratégies pures si1, si2, …, sik. On a donc ∑ pi = pi1 + pi2 + … + pik = 1. L'ensemble des g stratégies mixtes du joueur i est noté SMi = {smi1, smi2, …, smig} = {(pi1, pi2, …, pik)1, (pi1, pi2, …, pik)2, …, (pi1, pi2, …, pik)g}. Toute stratégie pure d'un joueur i correspond à une stratégie mixte où les probabilités affectées à

Mathématiques Bac ST2S Probabilités et statistiques Les probabilités sont souvent considérés comme délicates, voir compliqués, car elles introduisent des notions et des notations spécifique. Pour bien aborder ce chapitre, il faut avoir une idée claire de ces formalisations, les exercices étant souvent des applications directes de formules du cours, plus simples qu’ils n’y paraissent. 1 Probabilités, conditionnement et indépendance a) Vocabulaire On définit P une mesure de probabilité sur les ensembles

LEÇON N˚ 5 : Probabilité conditionnelle, indépendance de deux événements (on se limitera au cas où l’ensemble d’épreuves des fini). Applications à des calculs de probabilité. Pré-requis : – Opérations sur les ensembles, cardinaux ; – Espaces probabilisés ; – Calcul de probabilités. On se place dans un espace probabilisé (Ω, P(Ω), P). Introduction : On se donne le tableau suivant représentant la proportion de garçons (G) et de filles (F) étudiant l’anglais (A) ou l’espagnol (E) en 1re langue. G F A

Statistique Descriptive L1 - Sciences Economiques Plan, dé…nitions et formules Chapitre 1 Michel PAUL January 18, 2011 1 L’ objet de la statistique descriptive Dé…nition 1 La statistique est une méthode qui vise à la description quantitative d’ ensembles nombreux. Gérard Calot, Cours de Statistique Descriptive, Dunod Décision. 2 Dé…nitions 2.1 Les unités statistiques 2.2 Les caractères 2.3 Les modalités Dé…nition 2 Les modalités sont les di¤ érentes situations

Probabilités élémentaire et probabilités conditionnelles. Feuille d'exercices. Exercice 1 1. Donner la distribution de probabilité d'un présentant deux faces numérotées 1 et quatre faces numérotées 6 2. Donner la distribution de probabilité d'un dé pipé dont les probabilités d'apparition d'une face sont proportionnelles à la valeur de la face. Exercice 2 Une urne contient 5 boules rouges, 4 noires, 3 vertes. On tire trois boules dans cette urne, successivement, en remettant chaque boule

L3 S5 Eco-Gestion 2013-2014 Tests Paramétriques 0 Préambule loi normale centrée réduite Student à n d.d.l. χ2 à n d.d.l. Fisher à n et m d.d.l. binomiale (n; p) 1 notation N (0; 1) Tn χ2 n Fn;m B(n; p) quantile d’ordre β zβ tn;β χ2 n;β wn;m;β bn;p;β Comparaison d’un paramètre à une valeur de référence X1 , . . . , Xn est un échantillon de variables aléatoires i.i.d. de moyenne µ (finie) et de variance σ 2 (finie). ¯ On note X = ( n Xi ) /n l’estimateur

Statistique: définition -Le caractère ou la variable est ce que l'on étudie ou observe chez ces individus. Le caractère se mesure par des modalités ou valeurs. -L'effectif d'une valeur est le nombre d'individus qui possèdent cette valeur. L'effectif total est la somme de tous les effectifs de l'étude. -Une série statistique est une liste des valeurs et des effectifs étudiés, généralement présentés sous forma de tableau. -La fréquence d'une valeur mesure la proportion d'individus qui