Rapport Statistique

débouche de moins en moins sur un emploi en CDI. Les risques de perdre son emploi sont de plus en plus élevés pour les débutants. En outre, les inégalités se sont creusées entre les diplômés : la situation relative des personnes sans aucun diplôme par rapport aux plus diplômés est nettement plus difficile à la fin des années 1990 qu’au début des années 1980. À nombre d’années d’études équivalent, l’accès à l’emploi semble plus aisé pour les diplômés de l’enseignement supérieur technique (comme les titulaires

fonction mathématique restant bien entendu compatible avec les hypothèses a priori du modèle théorique. Ensuite, elle doit disposer d’un échantillon d’unités sur lesquelles ont été observées les variables du modèles. Enfin, elle a recours aux tests statistiques afin de juger de la validité du modèle qui a été spécifié. Ces tests portent entre autres sur la forme fonctionnelle du modèle, test sur les paramètres, test sur les hypothèses théoriques etc. b) Exemple de spécification et vocabulaires

social en 2009, Laurent Mucchielli, sociologue, directeur de recherche au CNRS, revient à l’occasion de cette conférence sur les résultats de plusieurs années de recherche passées sur la délinquance juvénile. A partir de données historiques, statistiques et d’études de dossiers judiciaires, il prend le contre-pied de bien des analyses journalistiques et politiques sur la « violence des jeunes ». Tout d’abord, la comparaison historique permet à Laurent Mucchielli de revenir sur la question de

être un phénomène beaucoup plus complexe qu’il n’y paraît au premier abord. Bien qu’elle soit intégrée à l’étude de l’ensemble des mécanismes économiques, qu’on lui applique les méthodes de l’analyse et de la statistique économique, elle semble difficile à cerner. Sa singularité par rapport aux autres objets économiques s’affirme dans sa nature, ses propriétés et ses fonctions. Cette singularité explique sans doute la diversité des points de vue à son égard et des débats qu’elle suscite. C’est cette

d’échantillonnage choisie. Cet échantillon sera-t-il représentatif de l’ensemble de la population ? 6. Taille de l’échantillon et critères d’inclusion /d’exclusion Déterminer la taille de l’échantillon. Décrire quels tests statistiques et calculs ont été faits pour établir la puissance statistique. Prouver qu’il y a dans votre population le nombre de sujets nécessaires à votre étude. (ex. données CIRRESS ou Info-Centre) Indiquer le nombre total de participants à recruter et leur nature (sain et /ou malades/majeurs/mineurs/inaptes))

Introduction I. Vocabulaire statistique II. Le but de l’analyse bidimensionnelle III. Analyse des relations entre deux variables 1. Les tableaux statistiques 2. Calculs de paramètre de position 3. Calculs de paramètre de dispersions 4. La corrélation 5. Test de khi2 6. La loi de Fisher et test de Fisher IV. Etude de cas Conclusion Bibliographie/ Webographie Introduction L’analyse des données est un domaine des statistiques qui se préoccupe de

CHAPITRE 1 : L’APPREHENSION STATISTIQUE I- DEFINITION La statistique est un ensemble de méthode permettant de décrire et d’analyser, de façon quantifiée, des phénomènes repérés par les éléments nombreux, de même nature, susceptibles d’être dénombrés et classés. GRAPHIQUE Nous nous intéressons ici à la notion de statistique descriptible, dont le but est de décrire et de résumer de façon formalisée des informations collectées de manière exhaustive. ( Traitement des données Les

Probabilités et statistiques (201-EYE-06) Projet de session Le but du projet de session est de développer une enquête statistique (sondage) du début à la fin. La population ciblée sera tous les étudiants du cégep de l’Outaouais inscrits à la session d’hiver 2013. Plusieurs périodes de cours durant la session seront réservées pour la réalisation de ce sondage, mais vous devrez compléter le travail en dehors des heures normales de cours. Lors de chaque atelier, vous serez appelés à travailler

aidé à la réalisation de ce mémoire. Je remercie particulièrement Mme Myriam Maumy-Bertrand, Maître de Conférences à l’Université de Strasbourg, Docteur en mathématiques de l’Université Pierre et Marie Curie (Paris VI) et membre de l’équipe de Statistique de l’IRMA pour le temps qu’elle a su trouver afin de m’orienter dans mes choix. Je remercie aussi Mme Cédia Harnais pour son aide précieuse concernant l’écriture de ce mémoire avec LaTex. 1 Table des matières I II 1 Introduction 4 Théorie

rnining et statistique décisionnelle s. .. TUFFÉRY Statistique explicative appliquée J.P. NAKACHE, J. CONFAIS • Les techniques de sondage, nOliveHe édition P. ARDIllY .. Analyse statistique des données spatiales J.-J. DROESBEIŒ, M. lEJEUNE~ d:sAPoRTX;Eds. .. Modèles statistiques pour données qualitatives J .-1. DROESBEKE, M. LEJEUNE, G. SAPORTA, • Plans d'expériences. Applications à l'entreprise J.-J. DROESBEKE, J. FINE, G. SAPORTA, • Eds. Méthodes bayésiennes en statistique J.-J. DROESBEKE