Probabilités Et Statistiques

propres elle risque deperdre au cours d'un exercice, et avec quelle probabilité. En effet, l'assurance est basée sur le calculdes probabilités de survenance d'un sinistre. A partir de cette probabilité, la compagnie d'assurancedétermine la prime qu'elle demande à ses assurés pour couvrir leurs risques. En réalité, les sinistres vont osciller autour d'une moyenne statistique. Pour coller au plus près à cettemoyenne statistique, conformément à la loi des grands nombres, l'assureur va souscrire le

Glossaire de statistique descriptive Le test d’indépendance du Khi-carré de PEARSON Dernière mise à jour le 23 mars 2010 Le test d’indépendance du khi-carré (l’écriture anglaise est « chi-square ») a été développé par Karl PEARSON (1857-1936). L’expression test du khi-carré recouvre plusieurs tests statistiques 1 , trois tests principalement : • • • le test d’ajustement ou d’adéquation, qui compare globalement la distribution observée dans un échantillon statistique à une distribution théorique

1 Inserm, U650, Brest, F-29200 France ; 2ENST Bretagne, GET-ENST, Brest, F-29200 France hatt@univ-brest.fr ; christian.roux@enst-bretagne.fr ; dimitris@univ-brest.fr Résumé – Ce travail se concentre sur l’étude de méthodes de segmentation statistiques pour la détermination des volumes fonctionnels dans le cadre de l’imagerie TEP avec des applications en oncologie, en particulier la radiothérapie. Nous présentons ici une comparaison des performances de différentes approches (locale et globale

fonctions rationnelles, Fonction logarithme népérien, Fonction exponentielle népérienne, Primitives et Calcul intégral, Suites numériques) , - à la Modélisation d’un phénomène aléatoire (Dénombrement, Probabilités) , - à l’organisation et au traitement des données (Statistique à une variable, Statistique à deux variables). II. DOMAINE DES SCIENCES Le domaine des sciences et technologie est composé de quatre disciplines : - les mathématiques - la physique-chimie - les sciences de la vie et de

at Probabilités et Statistique Cours - TD ENSICA 2ème année 2005/2006 Introduction La théorie des probabilités procède selon une méthode qui s’apparente à la démarche déductive. Connaissant la loi d’une variable ou d’un vecteur aléatoire, on sait calculer les valeurs exactes des paramètres qui la caractérisent, comme l’espérance ou la variance, et déterminer les lois de nouvelles variables ou vecteurs aléatoires fonction de la variable ou des vecteurs aléatoires donnés ainsi que les limites

graphique (Exemple 2) • Affichage de graphe à table • Affichage de graphe dynamique • Table numérique de Table et Graphe • Exemple de graphe de divergence/convergence de formule de récurrence iii • Exemple de graphe de régression statistique couleur • Lorsque vous tracez un graphe ou mettez un programme en route, les textes de commentaires apparaissent normalement en bleu, mais vous pouvez changer la couleur du texte et choisir l’orange ou le vert. Exemple: Tracer une sinusoïde

L'ECONOMETRIE Février 2010 I L'ECONOMETRIE L'économétrie est souvent décrite comme la partie de l'économie qui s'occupe de la mesure, du quantitatif. Elle applique les méthodes statistiques aux données empiriques issues de l'économie. Héritière à la fois des mathématiques, de l'économie et des statistiques, elle se fonde sur des modèles économiques qu'elle vient confronter à un ensemble de données observées (données de panel, série temporelle, etc.). L'économétrie vise à estimer les paramètres

Notion de fonctions - Fonctions linéaires et affines * Repérage du plan - Equation de droites * Expressions algébriques - Equations et inéquations * Statistique descriptive - Notion de probabilité * Vecteurs * Fonctions de référence - Fonctions usuelles * Configurations du plan et de l'espace * Calcul de probabilité – Échantillonnage ------------------------------------------------- Bulletin officiel n° 30 du 23 juillet 2009 -------------------------------------------------

Cours de M1S1 Statistiques g´ n´ rales e e Responsable : Gabrielle Viennet Objectifs Acqu´ rir les bases et les outils th´ oriques de statistiques. A la suite de ce module, e e l’´ tudiant doit savoir mod´ liser certains probl` mes, effectuer des estimations et e e e un certain nombre de tests param´ triques ou non param´ triques en v´ rifiant les e e e ` conditions de validit´ de ces tests. Ce module est indispensable a la suite du cursus. e Plan O Introduction g´ n´ rale aux probl´ matiques

2012-2013 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . TABLE DES MATIÈRES 4 Statistiques Descriptives I Paramètres de position d’une série statistique . . I.1 Moyenne . . . . . . . . . . . . . . . . . . I.2 Médiane . . . . . . . . . . . . . . . . . . . I.3 Quartiles . . . . . . . . . . . . . . . . . . II Paramètres de dispersion d’une série statistique . II.1 Étendue . . . . . . . . . . . . . . . . . . . II.2 Écart interquartile . . . . . . . . . . . . . II.3 Variance