Statistique Inferentielle

les mathématiques du hasard se sont développées pour résoudre des questions économiques. C’est d’abord cette histoire qu’il faut restituer pour comprendre l’élargissement de la notion de risque, de l’assurance vers la démographie, la finance, la statistique mathématique et enfin la constitution d’une théorie de la décision économique La notion de risque implique la combinaison d’un aléa et d’un enjeu : Aléa : Enjeu : Types notables de risque Risques naturels Dans la finance Dans le droit Dans l'industrie

 L’idée de découvrir des faits à partir des données est aussi vieille que la statistique “Statistics is the science of learning from data. Statistics is essential for the proper running of government, central to decision making in industry,and a core component of modern educational curricula at all levels ”. Désormais, le Datamining est au cœur de toutes les préoccupations du monde des affaires. C’est un processus qui permet de découvrir, dans de grosses bases de données consolidées, des informations

fait) 8 ex 66 page 48 (Hyperbole, pas fait) Chapitre 3 Statistiques 3.1 Vocabulaire ex : salaires dans l’entreprise Z : mensuel net Nbre de pers e.c.c. e.c.d. f.c.c. f.c.d. 1000 5 1200 8 1500 24 2500 13 3000 2 La population est l’ensemble des individus sur lesquels porte l’´etude statistique. L’individu est un ”´el´ement” de la population. La s´erie statistique est l’ens des donn´ees recueillies. Le caract`ere d’une s´erie statistique est la propri´et´e ´etudi´ee. Le caract`ere est dit quantitatif

IBM PRESENTATION : Présente depuis plus de 80 ans au Maroc, IBM poursuit sa tradition d'innovation au service de ses clients. En effet, IBM existe au Maroc depuis 1932, à travers son premier client, la " Direction de la Statistique". Aujourd’hui, IBM consolide encore plus sa position, à travers ses activités récentes au Maroc. L'ouverture du premier "Centre d'Innovation et d'exploration technique" du continent africain s'est faite à Casablanca en 2008 et qui montre le dévouement d’IBM à la poursuite

un horizon fixé, quelle est la perte maximale ? » La Value-at-Risk donne une estimation statistique de la perte potentielle maximale (downside risk) d’un P dont le rendement suit une loi donnée, pour une probabilité fixée sur une période de détention donnée, dans des conditions normales de marché. La VaR s’impose comme un standard pour la mesure du risque de marché. La VaR : méthode d’estimation statistique du risque d’un P (Jorion [1996]). La VaR mesure la perte maximale pouvant être réalisée

tirés du (des) doc(s) et citez les, tel quel, dans votre copie sans oublier de mettre des guillemets (=citation). Pour un doc iconographique ou une carte, l’exemple consiste en une rapide description du fait que l’on souhaite expliquer. Pour un doc statistique, citez des chiffres révélateurs ou faites quelques calculs simples (moyenne, pourcentage…). Les connaissances permettent d’expliquer les exemples ou allusions du (des) document(s). Sans apport de connaissances explicatives, l’exercice devient une

REPUBLIQUE DU SENEGAL i Un Peuple - Un But - Une foi Ministère de l’Économie et des Finances Agence Nationale de la Statistique et de la Démographie Centre d’Etudes de Politiques pour le Développement École Nationale de la Statistique et de l’Analyse Économique (ENSAE) Mémoire de fin de cycle pour l’obtention du diplôme d’Ingénieur des Travaux Statistiques Thème : DÉTERMINANTS DE L’ACCÈS À L’EMPLOI AU SÉNÉGAL Rédigé par : Ndèye Fatou CAMARA & Ababacar Sedikh GUEYE Maître

typologies : Définition: elle est appelé aussi segmentation statistique , elle consiste à regrouper les individus en fonction de leur proximité, mesurée par exemple par leurs réponses à un questionnaire ou par des caractéristique observées. Il revient à l’analyste de savoir quel est le bon niveau de regroupement et donc de découpage de cette population , c’est à dire le nombre de segments auxquels on s’arrête dans le traitement statistique .  Donc les typologies :  s’attachent à un groupe de variables

chaque critère et à choisir les clients qui y correspondent 2-2les autres modèles de scorage D’autres modèles de scorage sont utilisés en fonction des produit, des secteurs d’activité et des critères de sélection -le score prénom se fonde sur des statistiques de l’INSEE portant sur la fréquence d’un prénom par rapport à une année de naissance -le score commune consiste à donner une note au client en fonction de son adresse -le score d’attrition a pour objectif de déterminer la probabilité qu’un client

logistique binaire ou multinomiale lorsque la variable dépendante en comprend plus de deux modalités. A noter aussi que deux variables peuvent être parfaitement liées mais, si leur rapport n'est pas linéaire, le coefficient de corrélation n'est pas une statistique adaptée pour mesurer leur association. Alors il est recommandé de tracer le diagramme de dispersion pour soupçonner le type de relation existante entre nos deux variables. Exemple de régression logistique : Les fonctions du type de V sont souvent