Probabilités Et Statistiques

vie et de la santé Statistique Probabilités Frédéric Mauny - 20 septembre 2012 © F. Mauny - UFR SMP – Université de Franche-Comté 1 Plan du cours 1. Introduction et rappels 2. Probabilités – – Événements et probabilités Probabilités conditionnelles 3. Application à l’évaluation d’un test clinique – – – Principes Sensibilité , spécificité VPP, VPN 2 © F. Mauny - UFR SMP – Université de Franche-Comté 1 27/09/2012 Statistique(S) • Les statistiques : dénombrement/comptage

Indépendance en probabilité élémentaire Aller à :Navigation,rechercher |[pic] | |Cet article fait partie de la série | |Mathématiques élémentaires | |Algèbre | |Logique | |Arithmétique | |Probabilités | |Statistiques | L'étude de l'indépendance d'événements ou d'expériences consiste à chercher si les

Intérêt et Rôle de la Statistique dans toute stratégie de développement] CHAPITRE (I): Eléments de Vocabulaire de la Statistique Descriptive 1. Concepts et Définitions: (la Statistique, les Statistiques, Population et Unités Statistiques, Echantillon, Variables Quantitatives et Variables Qualitatives, Fréquences, Pourcentage) ; 2. Démarche Statistique et Recherche Scientifique; 3. Statistique et Probabilité; 4. Principales Sources d’Information Statistiques; 5. Principales

II Aïn Chock Faculté des Sciences Département de Mathématiques et Informatique Encadré par: H. Chamlal 26 juin 2012 Table des matières I Statistique inferentielle & estimateur 4 1 Statistique 1.1 Définition : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Histoire : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 5 6 2 Statistique inférentielle 2.1 Définition : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 Population et échantillon : . . . . . . . . . . .

caractère donné. Par exemple, des individus (parcelles, plantes, animaux, etc.) peuvent être attaqués ou non par un parasite, être fertiles ou non, être porteurs ou non d'une tare, etc. La régression linéaire, simple ou multiple, est une méthode statistique très couramment utilisée dans le traitement des données, en particulier dans une démarche de modélisation. L'objectif de cette publication est de présenter ces méthodes, de manière succincte, en insistant sur l'interprétation des modèles. Nous illustrons

Introduction L'analyse statistique est un large domaine recouvrant des techniques d'analyse de plus en plus nombreuses. Ces nouvelles techniques se développent continuellement, pour faire face à différents problèmes. Les attentes envers ces analyses sont de plus en plus élevées, et on cherche à les rendre de plus en plus efficaces, et de plus en plus adaptées à des situations concrètes, parfois très spécifiques. Ainsi, lorsque l'on tente d'expliquer une variable par plusieurs autres

[pic] Année universitaire 2010/2011 Probabilités et statistique descriptive Lois discrètes : Loi de poisson [pic] Auteurs : Encadrant : ➢ EL ATIFI Imad Mr. ABOUTAFAIL ➢ HOUMOURI Mehdi ➢ LAAOUINI Ali Remerciement Au terme de ce travail réalisé par EL ATIFI Imad, HOUMOURI Mehdi et LAAOUINI Ali Nous exprimons nos remerciements a toute personne ayant collaboré de près ou de loin a sa finalisation. Nos salutations

pour leurs homologues de l’enseignement général. L’avantage relatif des diplômés du technique secondaire est moins évident. * Au moment de la rédaction de cette étude, Pauline Givord appartenait à la division Emploi de l’Insee. ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 388-389, 2005 129 e développement de la flexibilité constitue l’une des transformations majeures du marché du travail intervenues au cours des dernières décennies. Dans un contexte de volatilité accrue de la demande, liée pour partie à

NOTIONS DE PROBABILITES – APPLICATIONS 1. Définition On considère une « expérience » E = l’ensemble de tous les résultats possibles A = sous-ensemble de E où l’événement A s’est réalisé Schéma 1 Pr(A) = nombre de points dans Α nombre de points dans Ε (1) Dans cette définition il y a implicitement la supposition que tous les « points » ont la même chance d’être sélectionnés : le hasard est honnête. Exemple : On prend un jour au hasard – quelle est la probabilité qu’il ait plu ? E = tous

Probabilités et statistiques 1° Spé 1/4 CHAPITRE X : VARIABLES ALEATOIRES Dans tout le chapitre, 𝑃 est une probabilité définie sur l’univers fini Ω. Ce chapitre sera présenté au travers de l’exemple présenté ci-dessous. La mise en forme particulière de l’énoncé sera reprise dans le corps du cours afin d’indiquer qu’il s’agit de la poursuite de l’exemple. I. Variable aléatoire réelle a. Variable aléatoire et événement DEFINITION Une variable aléatoire 𝑋 sur Ω est une fonction