Rapport Statistique

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Définition -Etude documentaire : synthèse réalise par compilation d’informations déjà disponibles par ailleurs, ces données secondaire sont sélectionnées en fonction de leur pertinence par rapport a l’objectif de l’étude. -Etude qualitative : démarche d’étude fondées sur une investigation en profondeur des discours des interviewes généralement menée sur la base d’entretien demi = directif ou de réunions groupe. -Etude Quantitative : L’étude quantitative est menée pour obtenir des informations

Enseignants TD2- Statistiques descriptives 1- METTRE LES UNITES !!!! MEME LES ECART-TYPES, LA VARIANCE, LES QUARTILES ONT UNE UNITE COMME LA MOYENNE ET LA MEDIANE Par exemple, les longueurs mesurées en mètres (m) ont une variance mesurée en mètres carrés (m²). 2- PAS PLUS DE PRECISION QUE LES DONNEES DE DEPART QUI SERVENT A FAIRE LE CALCUL=> Si un appareil donne une lecture avec 2 chiffres derrière la virgule, la moyenne ne peut pas avoir 5 décimales, un calcul n'améliore pas la précision

Estimation non paramétrique de la régression Master 1 Mathématiques Statistique et Applications Avril 2011 I Introduction En analyse de données, l’estimation non-paramétrique est souvent utilisée puisque les postulats concernant les résidus sont, dans ce cas là, toujours vérifiés, et puisque la décision de la relation entre la variable explicative X et la variable dépendante Y est directement liée aux données. Dans ce rapport nous allons nous attarder particulièrement aux méthodes d’estimation

FICHE METHODOLOGIQUE :LECTURE D’UN TABLEAU STATISTIQUE,POURCENTAGES ET CALCULS D’EVOLUTION I-LECTURE D’UN TABLEAU STATISTIQUE : A)Les références essentielles En statistique, l’ensemble des éléments qui font l’objet de l’étude est appelé « population ».Cette population peut être composée de personnes ou d’objets.Elle désigne donc ce qui est étudié dans le tableau . On appelle « caractères » les critères choisis pour étudier une population statistique :il sont quantitatifs lorsqu’ils s’expriment

scientifique ». L’auteur explique ensuite que l’économie a appliqué la statistique, son « outil principal », à l’Histoire et à la politique. Cependant, il précise que « les lois de la statistique ne sont valables que pour les grands nombres ou les longues périodes » et que la statistique est justifiée par la rareté des évènements et des grandes actions « dans la vie quotidienne et dans l’Histoire ». Le problème, c’est que la statistique ne prend en compte que peu des évènements ou des grandes actions alors

Comment analyse - t-on l ’information? Quelle statistique doit -t-on- maîtrisée? Quel logiciels doit-on maîtriser?  Les études en marketing Les principaux objectifs S.zkim       la maîtrise de la méthodologie des enquêtes la détermination d ’un échantillon représentatif Le traitement des données issues d ’une enquête la maîtrise de la statistique sur logiciel ( sphinx , SPSS) élaborer un bon questionnaire L ’Initiation à l ’élaboration du rapport de l ’étude Chargé d ’études quantitatives

Statistique La théorie et ses applications Deuxième édition avec exercices corrigés Springer Paris Berlin Heidelberg New York Hong Kong Londres Milan Tokyo Michel Lejeune Statistique La théorie et ses applications Deuxième édition avec exercices corrigés Michel Lejeune Professeur émérite Université de Grenoble 2 IUT 2 département statistique BP 47 38040 Grenoble cedex 9 ISBN : 978-2-8178-0156-8 Springer Paris Berlin Heidelberg New York © Springer-Verlag France, Paris

notions de statistiques quant à ces données, ainsi que les techniques de projection de données sur les périodes à venir. AUTEUR : OLIVIER BAUDRY LYCEE R . SCHUMAN / METZ D'APRES ESPACE MUC 2 Section 1 : Quelques définitions Un ensemble d’objets ou de personnes d’une étude statistique est appelé population. Un élément de cette population est appelé individu. AUTEUR : OLIVIER BAUDRY LYCEE R . SCHUMAN / METZ D'APRES ESPACE MUC 3 Section 1 : Quelques définitions L’étude statistique porte

Introduction aux statistiques math´ematiques E. Moulines, F. Roueff 5 octobre 2012 Table des mati` eres I Estimation param´ etrique 1 Mod` ele de Bernoulli 1.1 Exhaustivit´e . . . . . . . . . 1.2 Estimateur du maximum de 1.3 Estimation sans biais . . . . 1.4 Intervalles de confiance . . . 1.5 Approche asymptotique . . 1.6 Tests d’hypoth`eses . . . . . 3 . . . . . . . . . vraisemblance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 Mod´