Probabilités Et Statistiques

Universit´ de Paris-Sud, centre d’Orsay e PROBABILITES ET STATISTIQUES Cours de licence de Math´matiques fondamentales e Version 2008 Y. Le Jan S. Lemaire Partie 1 Mod´lisations des ph´nom`nes e e e al´atoires e (th´orie ´l´mentaire des probabilit´s) e ee e 1 Chapitre 1 Notions fondamentales 1.1 Enjeu et formalisation Comme souvent en math´matique, la th´orie probabiliste part d’une intuition concr`te, e e e au d´part un peu vague, celle du hasard, ou de l’incertitude

les intentions de quelqu’un. En statistique, un sondage c’est une enquête réalisée sur une population donnée, humaine ou non, pour en mesurer ses caractéristiques concernant un sujet précis. B. POURQUOI FAIRE DES SONDAGES DANS LE CADRE DES PRESIDENTIELLES. Les sondages d’intention de vote correspondent à des sondages d’opinions. 
 Il s’agit de l’application de la technique du sondage à une population humaine, visant à obtenir des renseignements statistiques ou à évaluer leur préférence sur

enquête. Sondage:Les sondages vont nous fournir un ensemble de principes de recueil de l’information sous forme chiffrée. Analyse des données: un ensemble de méthodes de présentation de ces chiffres sous une forme claire et concise, méthode de statistique descriptive. Le domaine privilégié de l’emploi de ces techniques par un économiste est bien sûr l’étude de marchés, méthode théorique et pratique pour cerner les besoins et les comportements des différents agents d’un marché (donc objectif précis

Revue de literrature [pic] Selon l’auteur, 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 sélection du risque doit relier cette construction à l’utilisation future de cet instrument et les propriétés qu’il doit en conséquence nécessairement satisfaire. L’article s’efforce de relier construction et utilisation en mettant en exergue les propriétés

humain. Aussi, le rôle de la statistique est-il de permettre à l’homme la compréhension du réel. Elle constitue, en effet, un ensemble de techniques intermédiaires entre le concret et l'abstrait. Elle cherche à évacuer objectivement le culturel qui filtre médiatiquement la perception. De ce fait, elle peut être sujette à caution, car, comme le remarque P. VALERY : "Ce qui est simple est faux, ce qui ne l'est pas est inutilisable". Cependant, comme la démarche statistique, dans la recherche de la

interprétation en termes de probabilité de l’occurrence d’un événement On suppose que E i = 0 pour tout i et on note : • Pi la probabilité de réalisation de l’événement {Yi = 1} • 1- Pi la probabilité de réalisation de l’événement {Yi = 0} conditionnellement à la connaissance de la valeur prise par Xi Pi = Prob{Yi = 1 | Xi} On sait par ailleurs que l’espérance conditionnelle de Yi liée par Xi est la somme des modalités possibles de Yi pondérées par leurs probabilités de réalisation : E( Yi | Xi

correspond au montant maximal des pertes dues aux mouvements de marché sur un horizon de temps donné à un niveau de confiance donné si l’on exclut un ensemble d’évènements défavorables ayant une faible probabilité de se produire. Analytiquement, la VaR à horizon de temps h et au seuil de probabilité p est un nombre VaR(h,p) tel que : Proba (Lh ≤VaR(h,p)) = p Lh: représente la perte (“Loss”); elle est une variable aléatoire positive ou négative. (1) 3 Un évènement d’amplitude égale à 20 écarts-types

édit (1)  •  Les opér ations de cr édit  v  Définition d’un crédit  v  La décision de crédit  v  Les crédits aux petites et moyennes entreprises  v  Les crédits aux grandes entreprises  •  Les var iables clés du r isque de cr édit  v  La probabilité de défaut  v  Le taux de recouvrement Ó Fr ançois Longin  www.longin.fr   Plan de la séance 3: Le r isque de cr édit (2)  •  Modélisation du r isque de cr édit  v  Pour les petites et moyennes entreprises  Les méthodes d’analyse discriminante : le scoring 

Année Universitaire 2007-2008 UFR Sciences Sociales - Département MASS MASTER Statistique pour l’entreprise Modèle logistique et scoring Pierre-André Cornillon et Laurent Rouvière Université Rennes 2 Place du Recteur H. le Moal CS 24307 - 35043 Rennes Tel : 02 99 14 18 21 Mel : Pierre-Andre.Cornillon@supagro-inra.fr laurent.rouviere@uhb.fr Table des matières 1 Introduction 1.1 Rappels sur le modèle linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Analyse discriminante de linéaire

Projet Statistique Inf´rentielle e Maxime REBY - Thomas ROMAIN - Mathieu LIMOUZIN 2013-2014 Table des mati`res e Statistiques descriptives 1 Histogramme et densit´s possibles de f e 2 Estimation non param´trique de la densit´ e e 3 S´lection de la loi et estimation des param`tres e e 4 Test de Kolmogorov-Smirnov 5 Test de l’esp´rance e 6 Estimation du quartile et intervalle de confiance 7 Simulation de 1000 ´chantillons e 8 1 Statistiques