Probabilités Et Statistiques

COMMISSARIAT AU PLAN *-*-*-*-*-*-*-* Institut National de Statistique et d’Economie Appliquée Projet de Fin d’Etudes ***** Utilisation des modèles à classes latentes pour la classification des élèves en niveaux scolaires Préparé par : M. Abdallah ABARDA Sous la direction de : M. Mohammed El haj TIRARI (INSEA) M. Pierre VARLY (Varlyproject) Soutenu publiquement comme exigence partielle en vue de l’obtention du Diplôme d’Ingénieur d’Etat Option : Statistique Devant le jury composé de : M. Mohammed El haj TIRARI

Notes de Physique Statistique M1, 2007–08, module CPHYS-422 Jean-Marc Richard jean-marc.richard@lpsc.in2p3.fr http ://lpsc.in2p3.fr/theorie/Richard/Richard.html Version du 6 janvier 2008 1 2 P HYSIQUE S TATISTIQUE 2007–08 Table des matières 1 2 3 4 Introduction 1.1 Avertissement 1.2 Objectifs . . . 1.3 Historique . . 1.4 Bibliographie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

du capital parental. Or cette dimension peut être appréhendée de bien d’autres façons : pratiques culturelles, connaissance du système scolaire, compétences… Sur ce dernier aspect, le présent article apporte pour la première fois un éclairage statistique grâce à l’exploitation de l’enquête Information et Vie Quotidienne (IVQ). Les parents les moins compétents en lecture et en calcul ont des enfants qui redoublent plus souvent que les autres. Cette corrélation persiste même quand on contrôle les

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 173 3 Conseils généraux Séquence 1 Unité 4 Probabilités et statistiques descriptives 187 Séquence 1 Dénombrement ........................................................................................................................................................................................

Les tests statistiques Philosophie de test Idée d’un test : Utiliser les données sur 1 échantillon et voir si on est en contradiction ou pas à propos d’une hypothèse sur un paramètre de la population. Ex :µ=0 ; H0 est toujours l’inverse de ce que l’on veut prouver. Pour ce faire, on définit une statistique de test et puis on voit quel est la probabilité de voir cela si H0 est vraie. Ex : H0 : µ=0 dans la population Nous allons définir une statistique T et calculer la valeur de la statistique

imbUE11 Biomédecine quantitative Pr Matthieu Resche-rigon Le jeudi 22 janvier à 13h30 Ronéotypeur : Marie RIANT Ronéolecteur : Audrey MILLOT Cours n°1 – UE11 Modélisation statistique Il faut apporter une calculatrice scientifique (pour les log et exp) aux eds et en partiel ! Le cours est complexe et il y a beaucoup de formules qui sont soit à apprendre et à savoir appliquées lorsqu’elles sont « simples » soit à oublier quand elles sont horribles (le partiel sera comme les eds, donc il faudra voir

de d´faillance (prˆt). On peut e e prendre un exemple : pour une population d’´tudiants en L3, on s’int´resse ` l’´v´nement “s’inscrire dans un e e a e e master”. I.1 Le mod`le dichotomique e Par mod`le dichotomique, on entend un mod`le statistique dans lequel la variable expliqu´e ne peut prendre e e e que deux modalit´s (variable dichotomique). Il s’agit alors g´n´ralement d’expliquer la survenue ou non d’un e e e ´v`nement, ou d’un choix. Dans notre exemple, l’´tudiant s’inscrit ou non

1 : Méthodes de classification des entreprises.……………………...38 - Section 2 : Validation des modèles de crédit scoring ……………………….63 Chapitre III : Cas pratique : Elaboration d’un modèle de crédit scoring……………71 - Section 1 : Etudes descriptive et statistique des données……………………72 - Section 2 : Les méthodes paramétriques…………………………………….85 - Section 3 : Les réseaux de neurones………………………………….....110 Conclusion ………………………………………………………………………….122 Bibliographie………………………………………………………………………..124 Liste des

COURS DE MATHEMATIQUES PROBABILITES ET STATISTIQUES Troisi`me ann´e : Fili`re Offshoring. Option : qualit´ logicielle e e e e LAKHEL El Hassan Universit´ Cadi Ayyad e Ecole Nationale des Sciences Appliqu´es e Safi www.ensasafi.ma Ann´e Universitaire : 2006-2007 e Table des mati`res e I Probabilit´s e . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

la variable aléatoire égale au nombre d'accidents recensés par jour; les valeurs possibles de X sont entières (variable discrète) et varient de 0 à 5. A chacune de ces valeurs Xi, on associe sa probabilité de réalisation Pi: nombre de jours d'apparitions divisé par 200. Nombre Xi d'accidents Probabilités Pi 0,43 ° 1 0,41 2 0,11 3 0,035 4 0,01 5 0,005 Le nombre moyen d'accidents par jours est alors l'espérance mathématique de X : E(X) = LXiPi = (0 x 86 + 1 x 82 + 2