Rapport Statistique

homogénéité des risques d. La dispersion des risques e. La sélection du risque f. La division du risque Ø La coassurance Ø La réassurance 2. La cotisation (Prime) 3. La prestation de l assureur 4. La compensation Les statistiques 1. La Loi des grands nombres 2. Les données statistiques de l assurance II. III. IV. La tarification 1. La détermination et le calcul de la prime : a. La prime pure b. La prime nette c. La prime totale 2. Les modalités de paiement de la prime 3. Les provisions de

[  MQT 2001  ] STATISTIQUES APPLIQUÉES À LA GESTION TRAVAIL NOTÉ SÉRIE D 1 Vous voilà familiarisé avec l’analyse descriptive des données ainsi qu’avec divers modèles probabilistes. Les apprentissages réalisés depuis le début du cours vous permettront maintenant de résoudre les quatre problèmes proposés dans ce premier travail noté. Vous devez remettre ce travail noté 1 à votre personne tutrice, à la 6e semaine du cours; prenez note que le résultat obtenu à ce premier travail noté

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

alors un modèle de régression logistique binaire ou multinomiale lorsque la variable dépendante en comprend plus de deux modalités. A noter aussi que deux variables peuvent être parfaitement liées mais, si leur rapport n'est pas linéaire, le coefficient de corrélation n'est pas une statistique adaptée pour mesurer leur association. Alors il est recommandé de tracer le diagramme de dispersion pour soupçonner le type de relation existante entre nos deux variables. Exemple de régression logistique : Les

du psychologue, voire exclusif, car il est le seul à posséder les connaissances permettant son interprétation. PICHOT en 1981, définit le test comme une situation standardisée servant de stimulus à un comportement qui est évalué par comparaison statistique, avec celui d'individus placés dans la même situation, afin de classer le sujet soit quantitativement, soit typologiquement. Les conditions d'application d'un test mental, sont toujours strictement définies. Le comportement déclenché est enregistré

Université d’Orléans Master 2: Econométrie et Statistique Appliquée Méthodologie du Scoring Professeur : Christophe RAULT Projet réalisé par : Oana ALVADANE Eric YAYI Loredana MOLDOVAN 2011 Table des matières Introduction .................................................................................................................................................................................................. 3 Chapitre 1 : L’Analyse descriptive des données........................

eRecommandations pour la rédaction d’un rapport d’analyse sous ALCESTEM1 L.E.A Méthodologie du management – Analyses textuelles. JM Leblanc Structurez votre document et veillez à la qualité de la rédaction et de l’argumentation Votre rapport doit en outre comporter un certain nombre d’illustrations : les classes obtenues, quelques concordances et contextes, quelques énoncés significatifs. Votre rapport comporte une introduction, un développement, une conclusion, des références bibliographiques ou

d'activité d'une branche industrielle Indices composites laissés de côté Examen des indices synthétiques Avant cela, rappel des propriétés des indices élémentaires. On considérera le cas d'indices temporels. Mais même chose pour les indices spatiaux. Statistique & Informatique – L1 Sc Eco – Patricia Vornetti Ch 2 Les indices I. Les indices élémentaires I. Les indices élémentaires On considère la grandeur x observée à ≠ dates (0, 1, …, n). I t/0 xt = 100 ⋅ x0 : indice de la grandeur x

BUREAU D'APPLICATION DES METHODES STATISTIQUES ET INFORMATIQUES BAMSI REPRINT 04/2003 Introduction à l’analyse des données Samuel AMBAPOUR BAMSII BAMS BAMSI B.P. 13734 Brazzaville BAMSI REPRINT 04/2003 Introduction à l’analyse des données(*) Samuel AMBAPOUR(**) Ce cahier n’est pas un cours. On y insiste sur le traitement pratique des données et sur les applications des différentes méthodes d’analyse. Un même exemple illustratif est utilisé tout au long de l’exposé et sert

usuelles (4) TCL (5) Statistiques (6) Cours de Probabilités et statistiques L1 2011-2012 Maths-PC-SVT Frédéric Naud, département de Mathématiques Université d’Avignon Fichier dispo sur http://fredericnaud.perso.sfr.fr/ Frédéric Naud, département de Mathématiques Probabilités et Statistiques L1 Introduction Dénombrements (1) Probabilités (2) Variables aléatoires (3) Lois usuelles (4) TCL (5) Statistiques (6) Une étude statistique dans la population montre que