Statistique Inferentielle

Généralités Les études qualitatives ont pour objectif l’analyse en profondeur d’un phénomène. On cherche à analyser les motivations à utiliser tel produit ou telle marque mais aussi les freins. Les études qualitatives ne visent pas la représentativité statistique et peuvent donc s’appuyer sur de petits échantillons d’individus. Pour ce faire, on envoie un chargé d’études qui va s’entretenir de façon approfondie avec des individus pendant une durée allant de 30 minutes à plusieurs heures (cela dépend du produit)

extraire l'information utile : par exemple valider une hypothèse ou aider à la prise de décision. Certaines méthodes, pour la plupart géométriques, aident à faire ressortir les relations pouvant exister entre les différentes données et à en tirer une information statistique qui permette de décrire de façon plus succincte les principales informations contenues dans ces données. D'autres techniques permettent de regrouper les données de façon à faire apparaître clairement ce qui les rend homogènes, et ainsi mieux les

moyenne de dollars investis en vêtement est de 2841 dollars .Pour le Canada ,les statistiques sont séparés en cinq quintiles selon le revenu des personnes .Étant donnée que les jeunes de 20 à 24 ans sont pour la plupart des étudiants ou de jeunes travailleurs ils ont généralement un revenu inférieur à la moyenne donc je les classerais selon le revenu dans la quintile inférieur . Cela dit, selon l’analyse de statistique Canada le quintile inférieur nous montre une dépense moyenne de 981 dollars. Ce

peu nombreuses mais de grande taille (15 % de la production nationale MS) Statistiques sur la production de boues d’épuration Perspectives d’évolution Fin 2000, la France produit 850 000 tonnes de matières sèches (t MS) de boues d’épuration municipales, soit environ 9 millions de tonnes brutes (tous types de boues confondus). Ces chiffres souffrent d’une certaine imprécision, liée aux imperfections du système statistique national, mais constituent des ordres de grandeur généralement acceptés.

un logiciel de traitement de l’information conçu en 1976 par une firme américaine, The SAS Insitute. Il est organisé en de multiples modules ; outre le module de base, on abordera ici principalement les modules SAS/STAT (procédures de traitement statistique) et SAS/GRAPH (procédures graphiques). Cet ouvrage répond à deux objectifs : Initier les débutants au langage SAS, en en expliquant la logique et en présentant la syntaxe des principales instructions et fonctions de base. Fournir un outil de travail

documentaires : ce sont des collectes d’informations qui existent déjà sur un problème spécifique à un moment donné. On a deux sources d’informations, les sources internes à l’entreprise (ce sont tous les rapports qui concernent les ventes, toutes statistiques internes à l’entreprise), et les sources externes (ce sont toutes les autres études de marché effectué par les autres boites d’EDM). On met des informations par rubriques, dans macro environnement (offre entreprise /concurrents et la demande

enquêteurs) Etude documentaire exploratoire Etude documentaire exploratoire Identification du problème à résoudre Identification du problème à résoudre Analyse des données (Analyse de contenu / analyse statistique) Analyse des données (Analyse de contenu / analyse statistique) Rapport d’étude et recommandations Rapport d’étude et recommandations * Problématique marketing et d’étude * Problématique marketing : quelle décision prendre ? Que faire ? (ex : carte de fidélité)

Cartes de contrôle aux mesures 1 Une introduction à la maîtrise statistique des processus Deux objets ne sont jamais rigoureusement identiques. Quelles que soient les techniques utilisées pour fabriquer ces objets, si précis soient les outils, il existe une variabilité dans tout processus de production. L’objectif de tout industriel est que cette « variabilité naturelle » demeure dans des bornes acceptables. C’est une préoccupation majeure dans l’amélioration de la qualité industrielle.

points, on peut utiliser la méthode des moindres carrés, afin d’obtenir une droite de la forme : y = ax+ b ou a = charges variables unitaires x = activités (le chiffre d’affaires par exemple) b = charges fixes Rappel des formules de statistique descriptive a = Cov (x,y) V(x) Covariance de (x,y) = Moyenne des produits – produit des moyennes [pic] V(x) = Moyenne des carrés – Carré de la moyenne [pic] Exemple : [pic] Pour les charges semi-variables unitaires, l’équation

un tel contexte, et la batterie des critères micro-économiques retenus pour mesurer le degré d’insolvabilité des exploitations agricoles. L’information fournie par cette batterie de ratios financiers est ensuite analysée aux moyens de techniques statistiques multidimensionnelles telle que l’analyse en composantes principales, les nuées dynamiques et l’analyse discriminante. Les résultats fournis par ces techniques d’analyse factorielle, de classification et de classement permettent de montrer l’intérêt