Statistiques Caracteristiques De Dispersion

des portefeuilles, sont en général entachées d’aléa. L’étude des variables aléatoires relève des probabilités et des statistiques. Bien que l’utilisation de la statistique mathématique ait été délibérément réduite au minimum (au profit d’arguments plus intuitifs et au prix d’une perte apparente de généralité), un minimum de connaissances en matière de probabilités- statistiques est requise pour la compréhension de ce chapitre. Les principaux concepts et résultats nécessaires sont succinctement

de données dans l’optimisation de décisions courantes au sein de l’entreprise. Le marketing, notre domaine de spécialisation, nous a semblé tout indiqué pour mettre en œuvre une telle approche fonctionnelle. Loin d’un inventaire de techniques statistiques, nous avons souhaité définir une série de questions simples faisant le lien entre les outils d’analyse de données et les décisions marketing, parmi lesquelles : • Comment transposer un problème managérial en modèle d’analyse ? • Comment

difficile à compenser, nécessite un étalonnage précis de la chaîne de mesure. - Les erreurs statistiques - C’est une variation aléatoire de la valeur mesurée autour de la valeur la plus probable. Cette erreur suit une loi statistique particulière. (nécessite de connaître le modèle probabiliste du système mesuré) •CMI 2009-2010 P. NAYMAN 20 Les erreurs statistiques La présence de fluctuations statistiques nécessitent de répéter la mesure un certain nombre de fois : Soit un ensemble de mesures

l’art de l’ingénieur) utilisant des techniques et reposant sur des connaissances scientifiques. 3. Définition de DANIELLOU. L’ergonomie étudie l’activité de travail afin de mieux contribuer à la conception de moyens de travail adaptés aux caractéristiques physiologiques et psychologiques de l’être humain, avec des critères de santé et d’efficacité économique. 2. LES CONNAISSANCES RELATIVES A L’HOMME ET L’ERGONOMIE : Les connaissances relatives à l’homme au travail (pluridisciplinaires)

chacune des paroisses. On va redessiner les 30 paroisses de Charleroi en se disant telle paroisse a tel revenu, telle répartition hommes femmes. Les données secondaires préexistaient à notre questionnement. Ce sont des données telles que les statistiques (chiffres civils) qui portent sur la fréquentation des lieux de culte, le taux de pratique. On nous donne aussi des taux de pratique saisonnière c’est-à-dire toutes les activités qu’on fait dans une église, se marier, les funérailles de son grand

I. Deux méthodes pour constituer un échantillon : 1) Méthode probabiliste : sélection de l'échantillon par tirage aléatoire dans la population-mère. Chaque individu statistique doit avoir exactement la même chance que les autres de participer à l'enquête (c’est la méthode la plus rigoureuse). On distingue 4 méthodes : * Echantillonnage aléatoire simple : Vous devez dresser une liste de toutes les unités incluses dans la population observée pour sélectionner un échantillon aléatoire

méthodes de contrôle statistique de la qualité dans les fabrications industrielles de grande série. Crosby, Juran et surtout Deming apportent ensuite une nouvelle dimension scientifique  et mathématique à la production avec l’introduction massive des statistiques dans le monde des ateliers de production (carte de contrôle, échantillonnage…). Par la suite, la dimension de réduction de la variabilité prend tout son sens via le développement et la généralisation des outils statistiques (plans d’expériences

années. Année 2005 2006 200 2007 2008 Vente (milliers) 14 16 20 21 24 1. Nuage statistique. vente d'un produit ( milliers ) Vente 30 20 10 0 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Année D’après ce graphique la vente augmente linéairement avec le temps, d’où l’existence d’une tendance linéaire entre la vente et le temps. 1 2. Caractéristiques. Année 2004 2005 2006 2007 2008 Rang xi 1 2 3 4 5 Vente yi 14 16 20 21 24

Contenu B. INTRODUCTION générale 9 C. FONDEMENTS THEORIQUES 10 I. rappels d’inférence statistique 12 1. Théorème de l’échantillonnage 12 2. Caractéristiques d’un estimateur 13 3. Théorème Central Limite (TCL) 14 II. Rappels du principe de l’économétrie 16 1. Schéma d’une approche économétrique : méthodes statistiques appliquées à l’économie 16 2. Remarques sur les abréviations et l’indiçage 17 3. LE TERME D’ERREUR 17 4. LE RéSIDU 18 5. PRINCIPE D’AJUSTEMENT LINEAIRE 18 6. Rappels de

« pourquoi ? » Domaine prédictif : Vise à identifier les besoins latents Oriente l’offre (tests de concepts) Préalable à un quantitatif Identification des thèmes, du vocabulaire à intégrer Test de questionnaire Caractéristiques des études qualitatives Echantillons réduits (10-80) sans souci de représentativité Sujets ne se prêtant pas à quantification Techniques individuelles ou de groupe Interprétation par analyse de contenu, connaissances en psychologie