Statistique descriptive

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

INTITULE DU COURS Outils statistiques DEPARTEMENT Finance-Comptabilité CODE DU COURS B11-G01 MODULE DE RATTACHEMENT Gestion et techniques quantitatives Année 5 LANGUE D’ENSEIGNEMENT Français SEMESTRE 1 VOLUME HORAIRE 15 CREDITS (ECTS) 2 INTERVENANT Maria Luiza Lapa de Souza - Dan Duport - Lyonel Bainaud - Lomboto Lomama Roger Koukerjinian CONTENU DU COURS DESCRIPTIF DU COURS (10 lignes max) Le cours de Statistiques doit permettre aux étudiants

GROUPE MODULE Semestre 1 ELEMENT DE MODULE Statistique descriptive I Maths I Introduction à l’économie Micro 1 Economie et organisation des l'entr. Comptabilité générale I Statistique descriptive I Maths I Introduction à l’économie Micro 1 Economie et organisation des l'entr. Comptabilité générale I Statistique descriptive I Maths I Introduction à l’économie Micro 1 Economie et organisation des l'entr. Comptabilité générale I Statistique descriptive I ENSEIGNANT GOURCH REDBAOUI AOUAD OUKARFI

PRATIQUES MODULE : STATISTIQUES SECTEUR : TERTIAIRE SPECIALITE : COMPTABILITE DES ENTREPRISES NIVEAU : TECHNICIEN Résumé de Théorie et Guide des travaux pratiques Statistiques Document élaboré par : Mlle Nadia BENHADDOU BAKKIOUI ISTA Taroudant DR SMD Révision linguistique: Validation : - OFPPT/DRIF 2 Résumé de Théorie et Guide des travaux pratiques Statistiques OFPPT/DRIF 3 Résumé de Théorie et Guide des travaux pratiques Statistiques SOMMAIRE Présentation

d'études pour ce qui est d'indiquer l'importance relative des catégories de contenu et l'importance relative des niveaux d'objectifs visés. Ainsi, dans un cours de statistique descriptive on pourrait prendre l'exemple suivant fourni par un professeur: La collecte des informations ........................5 % La description statistique ...........................20 % Les mesures de tendance centrale .................30 % Les mesures de dispersion .........................30 % La corrélation .....

Hassan Année universitaire : 2009/2010 Sommaire INTRODUCTION I. Problème II. Analyse des données Introduction La régression est une méthode statistique très utilisée pour analyser la relation d'une variable par rapport à une ou plusieurs autres. On recourt à une estimation des paramètres inconnus du modèle de régression par un ajustement mathématique du modèle spécifié en fonction des données récoltées

Traitement des valeurs manquantes5 b. Triage des données6 III. Statistiques descriptives 7 a. Statistique de base 8 b. Dépendance entre variables 9 IV. Régression multiple 10 a. Sélection des variables 11 b. Construction du plan de régression 12 c. Faire la prévision 13 CONCLUSION14 Introduction L’objective de ce mini projet est de savoir utiliser les logiciels statistiques (SAS & SPSS), comprendre leur fonctionnement et d’appliquer tous ce qu’on

factoriel considéré, appelée variance expliquée par cet axe. Ce procédé permet ainsi de faire de la classification, d'étudier les tendances et liens ou corrélations qui peuvent exister entre différents groupes de données. Michel RAYNAUD Statistiques Descriptives Chap. V – Analyses Factorielles 2 1 - INTRODUCTION L'analyse factorielle fait partie d'un ensemble de techniques retenu sous l'appellation d'analyse de données. L'analyse de données comporte deux principales orientations qui

DATA MINING & STATISTIQUE DÉCISIONNELLE 27/01/2009 © Stéphane Tufféry - Data Mining - http://data.mining.free.fr 1 Présentation de l’auteur • En • • • charge de la statistique et du data mining dans un grand groupe bancaire Enseigne le data mining en Master 2 à l’Université ParisDauphine, à l’Université Rennes 1 et à l’ISUP (Université Paris 6) Docteur en Mathématiques Auteur de : • Data Mining et Scoring (épuisé), Éditions Dunod, 2002 • Data Mining et Statistique Décisionnelle

CHAPITRE I LES DISTRIBUTIONS A UNE DIMENSION Une fois les données collectées et ordonnées, le plus souvent sous forme de tableau, les différentes caractéristiques calculables à partir de la distribution statistique permettent de résumer l’échantillon au moyen de paramètres aisément compréhensibles et opérationnels. Ces paramètres sont de différents types selon l’interprétation que l’on souhaite faire des données et selon les informations que l’on souhaite retirer de l’échantillon : - paramètres