Probabilité Statistique

REPUBLIQUE DU SENEGAL i Un Peuple - Un But - Une foi Ministère de l’Économie et des Finances Agence Nationale de la Statistique et de la Démographie Centre d’Etudes de Politiques pour le Développement École Nationale de la Statistique et de l’Analyse Économique (ENSAE) Mémoire de fin de cycle pour l’obtention du diplôme d’Ingénieur des Travaux Statistiques Thème : DÉTERMINANTS DE L’ACCÈS À L’EMPLOI AU SÉNÉGAL Rédigé par : Ndèye Fatou CAMARA & Ababacar Sedikh GUEYE Maître

Définition de la cible Choix d’une méthodologie (étude qualitative, quantitative) Choix du mode de réalisation de l’étude (service interne ou organismes spécialisés) Réalisation de l’étude Exploitation des résultats (traitement par des données statistiques…) Préconisations Sources d’informations classifications : Interne/externe : En interne : peut provenir : Provient du SIM (système De la veille commerciale Des stats de ventes En externe : peut provenir : D’enquêtes réalisés par des

correspond à un seul résultat connu sans ambiguïté. , l’entreprise maîtrise toutes les variables qui interviennent. Décision aléatoire : L’entreprise arrive à connaître les différentes éventualités et à associer une probabilité à chacune, donc le risque est mesuré par des probabilités. Décision incertaine : L’entreprise n’arrive pas à maîtriser ou à probabiliser toutes les variables, le risque ne peut être mesuré. Classification selon l’objet Par rapport à l’objet sur lequel porte la décision

l’intervenant     Responsable de l’équipe statistique dans un grand groupe bancaire Enseigne le data mining en Master 2 à l’Université Rennes 1 et à l’Université Catholique de l’Ouest (Angers) Docteur en Mathématiques Auteur de :  Data Mining et Statistique Décisionnelle, Éditions Technip, 2005, 3e édition 2010, préface de Gilbert Saporta  Data Mining and Statistics for Decision Making, Éditions Wiley, mars 2011  Étude de cas en Statistique Décisionnelle, Éditions Technip, 2009

du risque opérationnel. Contrairement aux risques de marché et, peut-être, de crédit, les facteurs de risque opérationnel sont en majorité internes aux établissements, et il n’existe pas de lien mathématique ni statistique clair entre les différents paramètres du risque et la probabilité ou l’ampleur de pertes d’exploitation. Les incidents majeurs étant rares, beaucoup de banques ne disposent pas d’une série temporelle de données historiques retraçant les pertes subies et leurs causes. Bien qu’aucun

GROUPE MODULE Semestre 1 ELEMENT DE MODULE Statistique descriptive I Maths I Introduction à l’économie Micro 1 Economie et organisation des l'entr. Comptabilité générale I Statistique descriptive I Maths I Introduction à l’économie Micro 1 Economie et organisation des l'entr. Comptabilité générale I Statistique descriptive I Maths I Introduction à l’économie Micro 1 Economie et organisation des l'entr. Comptabilité générale I Statistique descriptive I ENSEIGNANT GOURCH REDBAOUI AOUAD OUKARFI

´sume ´ du Cours de Statistique Re Descriptive Yves Till´e 15 d´ecembre 2010 2 Objectif et moyens Objectifs du cours – Apprendre les principales techniques de statistique descriptive univari´ee et bivari´ee. ˆ – Etre capable de mettre en oeuvre ces techniques de mani`ere appropri´ee dans un contexte donn´e. ˆ – Etre capable d’utiliser les commandes de base du Language R. Pouvoir appliquer les techniques de statistiques descriptives au moyen du language R. – R´ef´erences

d’optimiser tout le processus, dans la perspective de tirer un profit maximal, et donc obtenir un produit de qualité dans des conditions optimales. En vue d’atteindre les objectifs suscites, nous avons procédé à l’utilisation de la modélisation statistique par la régression linéaire multiple RLM des deux réponses (coloration à la sortie et la filtrabilité). Nous avons, en outre, effectué une programmation par Solveur, ce qui constitue l’apport de notre travail étant donné qu’une telle étude n’a jamais

soi-mˆme une telle ´tude. e e e Ce que ce cours n’est pas Un cours de math´matiques financi`res il n’y a pas de mod`les probabilistes de e e e processus financiers (cours de bourse...). Un cours de statistique inf´rentielle il ne sera presque pas question ici de tests, e d’estimateurs, de pr´vision statistique. e Un cours orient´ « utilisateur » on cherche ` la fois ` savoir utiliser les m´thodes e a a e d’analyse de donn´es, et ` comprendre les fondements math´matiques de ces m´thodes. e a e e Un cours

information Pour le contenu probabiliste en information qui : 1/ N’est fonction que de la probabilit´ des ´v`nements. e e e 2/ Est additif pour deux sources ind´pendantes. e 3/ Croˆ lin´airement avec le nombre de r´ponses ´quiprobables. ıt e e e On parle d’entropie au sens de Shannon et obtient une d´finition : e H(p : {1..n} → [0, 1]) = − n p(n) log2 (p(n)) e contenu moyen en information d’une distribution de probabilit´. Contenu probabiliste en information - Pour une distribution binaire p :