Probabilités Et Statistiques

peut produire un événement profitable ou dommageable. Le risque est défini par la probabilité de survenue de cet événement et par l'ampleur de ses conséquences. Il peut être appliqué à une personne, une population, des biens, l'environnement ou le milieu naturel. En 1921, Frank Knight a proposé une distinction qui fait référence entre le risque et l’incertitude : à un risque peuvent être assignées des probabilités mathématiques mais pas à une incertitude. Dans certains domaines, on ne prend en

FICHE CONSEIL numéro 11 Notions de base en statistiques POURQUOI UTILISER LES PROBABILITES DANS UNE ETUDE MARKETING ? Par exemple, lors d’un test de produit, on obtient les résultats suivants : 55 % des personnes interrogées préfèrent le produit A et 45 % préfèrent le produit B. Le résultat est-il une conséquence du hasard ? Si l'on refait le test, obtient-on un résultat similaire ? A est-il préféré à B ? Les risques : 1. Risque α : Risque de croire vraie une différence qui n'existe pas 2. Risque

Informatique Appliquées aux Sciences Humaines et Sociales Parcours Mathématiques Appliquées et Sciences Économiques (MASE) Sciences du Comportement et de la Cognition (SCC) Histoire-Géographie (HG) Sciences du Langage (SL) Mathématiques, Statistiques et Informatique Décisionnelle (MSID) UFR Mathématiques Informatique Management Économie Domaine universitaire du Pont-de-Bois, rue du Barreau, BP 60149 - 59653 Villeneuve d'Ascq Cedex ℡ + 33 (0) 3 20 41 61 70 + 33 (0) 3 20 41 61 71 http://www

Le 19e siècle voit cette activité prendre son plein essor. Des règles précises sur la collecte et l'interprétation des données furent édictées. La première application industrielle des statistiques eut lieu lors du recensement américain de 1890, qui mit en œuvre la carte perforée inventée par le statisticien Herman Hollerith. (la carte perforée est un morceau de papier rigide qui contient des informations représentées par la présence ou l'absence de trou dans une position donnée). Au 20e siècle

etc., fait intervenir des mathématiques. Leur niveau se complique dès lors qu’on s’intéresse non plus aux profits et pertes passés, mais futurs: il faut alors quantifier l’incertitude sur les mouvements futurs de prix à l’aide des probabilités et des statistiques. Le premier à relever ce défi fut le mathématicien français Louis Bachelier qui, en 1900, modélisa les variations des prix boursiers comme des variables aléatoires indépendantes, avec cette proposition assez révolutionnaire pour une époque

1 Théorème de Bayes Probabilité conditionnelle Estimer la probabilité conditionnelle P (Y = y k / X )= = P (Y = y P (X / Y = y k ) P (X ) P (Y = y k ) × P ( X / Y = y k k )× ) k ∑ K k =1 P (Y = y k )× P (X /Y = y ) Déterminer la conclusion = déterminer le max. y y k * = arg = arg max k P (Y = y k / X ) ⇔ k * max k P (Y = y k )× P (X /Y = y k ) Probabilité a priori Estimé facilement

Statistiques - Cours Page 1 LICENCE Scientifique Cours – Henri IMMEDIATO Statistiques 1. Généralités. 2. Statistique descriptive univariée. 2.1. Représentation graphique. 2.2. Paramètres caractéristiques. 2.2.1 – Paramètres de position 2.2.2 – Paramètres de dispersion 2.2.3 – Paramètres de forme 3. Statistique descriptive bivariée. 3.1. Définitions. 3.2. Représentation graphique. 3.3. Caractéristiques marginales et conditionnelles. 3.4. Régression et corrélation. 3.4.1 Régression

Statistiques - Cours Page 1 LICENCE Scientifique Cours – Henri IMMEDIATO Statistiques 1. Généralités. 2. Statistique descriptive univariée. 2.1. Représentation graphique. 2.2. Paramètres caractéristiques. 2.2.1 – Paramètres de position 2.2.2 – Paramètres de dispersion 2.2.3 – Paramètres de forme 3. Statistique descriptive bivariée. 3.1. Définitions. 3.2. Représentation graphique. 3.3. Caractéristiques marginales et conditionnelles. 3.4. Régression et corrélation. 3.4.1 Régression et corrélation

chef de service de l’Observatoire des entreprises de la Banque de France mireille.bardos@wanadoo.fr Mots clefs : prévision du risque de crédit, analyse discriminante, précision de la probabilité de défaillance, classes de risque, sélection de variables, choix de modèle Introduction La plupart des études statistiques sur le risque de crédit et l’analyse discriminante se concentrent sur les techniques de construction d’un score. Or la réalisation d’un outil efficace de détection du risque doit relier

aléatoires, les assureurs cherchent à les objectiver, à les probabiliser et à les codifier (sur le plan juridique) en recourant à diverses techniques statistiques et aux calculs actuariels. L’application de ces outils permet d’établir une meilleure anticipation des risques assurés. L’assurance se fonde pour cela sur les lois probabilistes et les séries statistiques et peut être considéré comme «une machine à comptabiliser les risques». • Une relation économique: on parle de risques lorsqu’il y a des incertitudes