Probabilité Statistique

a) - Définition Soit n IN* et X = (X1 , X2 , ... , Xn) un n-uplet de variables aléatoires. n X est un vecteur aléatoire normal ou gaussien si pour tout n-uplets de réels ( 1, 2 , ... , n), i Xi est une i=1 variable aléatoire normale. Statistique inférentielle en BTSA - B. Chaput - ENFA - Lois normales et autres lois dérivées 1 b) - Propriété Soit X = (X1 , X2 , ... , Xn) un vecteur aléatoire normal, chacune des Xi est une variable aléatoire normale. c) - Théorème 4 Soit X = (X1 , X2

MACROS MINITAB POUR LA DETERMINATION DES CARACTERISTIQUES DES PLANS D’ECHANTILLONNAGE POUR LE CONTRÔLE QUALITATIF A LA RECEPTION R. PALM 1. Introduction Un des aspects du contrôle statistique de la qualité concerne le contrôle à la réception1, dont un exemple type peut être décrit de la manière suivante. Un acheteur reçoit un lot d’articles fourni par un vendeur. L’acheteur examine un certain nombre de ces articles pris au hasard dans le lot afin de vérifier leur conformité

Pour utiliser les menus statistiques fournis par excel Préalable: Dans Outils/Macro complémentaires, cocher si ce n'est pas déjà fait "utilitaires d'analyse": Partie 1 Analyse de variance A] Plan Sn (un facteur indépendant) B] Plan Sn (deux facteurs indépendants) C] Plan Sn*Ap (un facteur apparié/répété) Partie 2 Compléments: autres D] Test de Student pour deux E] Egalité des variance pour F] Test de Student pour deux 2 7 13 tests réalisables avec l'utilitaire d'analyse échantillons indépendants

proposer toute sorte de suggestions visant à améliorer le contenu de ce cours : randal.douc@it-sudparis.eu Table des matières 1 Modèles discrets 1.1 Quelques définitions . . . . . . . . . . . . 1.2 Formalisme des modèles discrets . . . . . . 1.3 Probabilité risque-neutre . . . . . . . . . . 1.4 Calcul de la prime d’une option européenne 1.5 Points essentiels du chapitre . . . . . . . . 1.6 Un peu d’histoire . . . . . . . . . . . . . . 1.A Appendice . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.A.1 Preuve du

lycées, ONED, EDD, CERD, Djibouti Télécom ; - dans le secteur privé : Port autonome, Aéroport de Djibouti ; - poursuite d’études : - master en mathématiques ou Informatique - ingénieur en informatique ou statistique - concours d’entrée dans les écoles d’ingénieur (informatique, statistiques, TP, etc.). Université de Djibouti FS LICENCE MATHEMATIQUESINFORMATIQUE Débouchés FACULTE DES SCIENCES LICENCE MATHEMATIQUESINFORMATIQUE Objectifs de la formation Programme La Licence

). Avant de trancher, évaluez vos besoins et préférez la simplicité de l’offre si vous vous limitez à une petite campagne par semestre. 2 Bien choisir son fichier Le fax présente l’avantage, avec l’emailing, de pouvoir vous procurer des statistiques précises du taux d’aboutis de vos envois. Il vous est donc théoriquement possible de mesurer la qualité des fichiers utilisés. Cependant, ce taux dépend de nombreux autres facteurs indépendants de la qualité intrinsèque du fichier comme le choix

fonction mathématique restant bien entendu compatible avec les hypothèses a priori du modèle théorique. Ensuite, elle doit disposer d’un échantillon d’unités sur lesquelles ont été observées les variables du modèles. Enfin, elle a recours aux tests statistiques afin de juger de la validité du modèle qui a été spécifié. Ces tests portent entre autres sur la forme fonctionnelle du modèle, test sur les paramètres, test sur les hypothèses théoriques etc. b) Exemple de spécification et vocabulaires

A. Les méthodes probabilistes : Lorsqu’on dispose de la liste exhaustive de la base de sondage, on peut prélever au hasard parmi elle des unités de sondage et constituer ainsi l’échantillon souhaité. Chaque unité de cette base dans ce cas une probabilité connue non nulle d’être sélectionné, il y a plusieurs méthodes probabilistes : 1. Le sondage aléatoire (ou élémentaire) : A partir de la base de sondage retenu, on organise un tirage au sort :  Soit par tirage systématique : cette méthodes

clientes de la Banque Populaire de Rabat-Kénitra. Une présentation des méthodes de gestion du risque crédit dont la méthode du scoring (§1) et une présentation de nos choix méthodologiques de recherche (§2) sont nécessaires pour mener l’analyse statistique et de présenter les principaux résultats obtenus (§3). Toutefois, notre recherche présente certaines limites et un certain nombre de pistes de recherches futures (§4). 1.1.1. Présentation du diagnostic financier classique et son rôle dans la

Louvain School of Management Académie Universitaire Louvain © Mikael PETITJEAN (2007) 1 I. ECONOMETRIE ET MODELE I.A. Définitions • Econométrie signifie littéralement “mesure en économie”. – L’économétrie est l’application de techniques statistiques et mathématiques à des problèmes économiques (au sens large). • En économétrie, un modèle consiste en une présentation formalisée d’un phénomène sous forme d’équations dont les variables sont des grandeurs économiques. • Le modèle est donc une