Statistique descriptive

risques. Et c’est ainsi qu’a commencé les pays d’accueil à développer des stratégies dont le but de diminuer le nombre des immigrés en appliquant la politique d’aide au retour. Ainsi, on va s’intéresser dans ce mini projet du module de statistique descriptive et logiciels, à l’étude des données fournies par l’Association Marocaine d’Etudes et de Recherches sur les Migrations (A.M.E.R.M) concernant les migrants de retour au Maroc. On tachera de faire de ce rapport une image reflétée de tout ce qu’on

Statistique Descriptive Introduction Un paramètre de distribu’ est un chiffre qui condense une particularité du gpe d’ind qui est concerné par le projet ou le pb posé. Généralet, on distingue 6 types de paramètres : A. Les paramètres de position 1. Sur l’ordre de grandeurs des valeurs observées 2. Appelés « paramètres de tendance centrale » 3. Distingue principalet la moyenne, le mode et la médiane B. Les paramètres de dispersion 1. Sur les disparités 2. On recense l’étendue

culturelle existe aussi et s’illustre à travers des différences qui existent entre deux frères pourtant jumeaux. Au niveau cellulaire et même moléculaire, la variabilité est présente jusqu’au niveau des codes génétiques et bien au-delà. La bio-statistique existe pour faire face à cette variabilité du vivant et permettre de produire de la connaissance tout en tenant compte de cette dernière. Il ne faut pas considérer la variabilité uniquement comme un problème car elle est le fondement même de la

Chapitre 2 : Statistique descriptive, analyses de données Définition: -Médiane: (Me) d'une série statistique est un nombre tel que 50% des valeurs du caractère soient inférieures ou égales à Me et 50% des valeurs du caractère soient supérieures ou égales à Me Pour déterminer la médiane de N valeur, on range les valeurs dans l'ordre croissant: Si N est impair (N=2n+1), la médiane est la donnée de rang n+1 Si N est pair (N=2n), la médiane est la demi-somme des données de rang n et n1

Sigma est une philosophie d’amélioration des processus de production misant sur la réduction des défauts et le contrôle de la variabilité des processus, menant à une meilleure performance. Cette philosophie est orientée vers l’utilisation des statistiques et utilise une variété de techniques et outils pour mieux contrôler les processus de l’entreprise. Elle s’inscrit dans une démarche d’amélioration continue pour une entreprise qui veut améliorer sa performance en termes de qualité et ce, à tous

Statistique Descriptive L1 - Sciences Economiques Plan, dé…nitions et formules Chapitre 1 Michel PAUL January 18, 2011 1 L’ objet de la statistique descriptive Dé…nition 1 La statistique est une méthode qui vise à la description quantitative d’ ensembles nombreux. Gérard Calot, Cours de Statistique Descriptive, Dunod Décision. 2 Dé…nitions 2.1 Les unités statistiques 2.2 Les caractères 2.3 Les modalités Dé…nition 2 Les modalités sont les di¤ érentes situations

(M+) Ex : 48/M+/49/M+/50/M+/50/M+/51/M+/52/M+ RCL/5  lorsqu’il s’agit d’une population RCL/6  lorsqu’il s’agit d’un échantillon Le Coefficient de Variation : Il est préférable d’utiliser le coefficient de variation lorsque les séries statistiques et les moyennes sont relativement semblables. Le coefficient de variation correspond à l’écart type en pourcentage de la moyenne. CV = (écart type d’un échantillon/moyenne d’un échantillon) * 100%  lorsqu’on étudie un échantillon CV =

Nom de la variable Diriez-vous que vous êtes… (pas du tout, un peu, beaucoup) familier avec un ordinateur ? Type de variable | variable qualitative | Échelle de mesure | ordinale | Nombre de Familier ordi. | Familier ordi. | Total | pas du tout | 11 | un peu | 63 | beaucoup | 46 | Total général | 120 | moyenne | 2,3 | donc la moy est un peu familier avec l ordi | mode | 2 | au plus 50 % des gens sont familier avec ordi | mediane | 2 | | | | Nom de la variable |

5). Dans ce cas, il est nécessaire d’estimer les paramètres de la loi de probabilité à partir des paramètres établis sur l’échantillon. - L’inférence statistique traite principalement de ces deux types de problèmes : l’estimation de paramètres (espérance, variance, probabilité de succès) et les tests d’hypothèses. L’inférence statistique ne conduit jamais à une conclusion stricte, elle attache toujours une probabilité à cette conclusion. Cela provient du fait que l’on tente de tirer des conclusions

Vendredi 9 avril 2010 Contrôle continu de méthodes statistiques (durée : 45 minutes) Les données concernent une population d’appartements à la location. Les variables considérées sont les suivantes : - LOC : loyer (en euros) - SURF : surface de l’appartement (en m2) - PARK : présence ou pas de parking (1 si l’appartement possède un parking et 0 sinon) - UNIV : distance à l’université (en km) - CHAMB : nombre de chambres (codé 1 si l’appartement possède au plus une chambre et 2 si l’appartement