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Cours estimation test Université de Thiès fndiop gmail com novembre Estimation et Tests d ? hypothèses Université de Thiès ?? UFR Sciences Économiques et Sociales ?? Département Management des Organisations CTable des matières Échantillonnage et Distribut

Université de Thiès fndiop gmail com novembre Estimation et Tests d ? hypothèses Université de Thiès ?? UFR Sciences Économiques et Sociales ?? Département Management des Organisations CTable des matières Échantillonnage et Distributions d ? échantillonnage Introduction L ? échantillonnage Population mère et variable statistique parente Variable aléatoire parente et échantillon aléatoire simple Constitution pratique des échantillons Autres méthodes d ? échantillonnage Introduction aux distributions d ? échantillonnages Échantillonnage de certains moments Distribution d ? échantillonnage Estimation ponctuelle et par intervalles Estimation ponctuelle Dé ?nitions Estimateur optimal Méthode du maximum de vraisemblance Information de Fisher Inégalité de Cramer-Rao Ef ?cacité d ? un estimateur Quelques statistiques classiques Estimation par intervalles Estimation par intervalle d ? une proportion p Estimation par intervalle d ? une moyenne Estimation par intervalle d ? une variance ? Tests d ? hypothèses paramétriques Introduction à la notion de tests et domaines d ? application des tests Principe d ? un test d ? hypothèse Formalisation d ? un problème général de test Méthode de Neyman et Pearson Démarche à suivre dans l ? élaboration d ? un test d ? hypothèse Tests de conformité d ? une moyenne d ? une proportion et d ? une variance Introduction Test de conformité d ? une moyenne Tes de conformité d ? une proportion C Test de conformité d ? une variance CChapitre Échantillonnage et Distributions d ? échantillonnage Introduction Pour des raisons évidentes il est souvent impossible d ? étudier les caractéristiques de tous les éléments d ? une population On se limite donc à l ? étude d ? échantillons Nous verrons comment sélectionner un échantillon à partir d ? une population ?nie gr? ce à la méthode d ? échantillonnage aléatoire simple et comment un échantillon aléatoire peut être issu d ? une population in ?nie générée par un processus Nous verrons ensuite comment utiliser les données obtenues à partir de l ? échantillon pour estimer la moyenne l ? écart type ou une proportion de la population De plus nous introduirons le concept de distribution d ? échantillonnage Comme nous le montrerons la connaissance de la distribution d ? échantillonnage appropriée est ce qui nous permet de conclure quant à la justesse des résultats de l ? échantillon La dernière section traite des méthodes d ? échantillonnage aléatoire alternatives à l ? échantillonnage aléatoire simple qui sont souvent employées dans la pratique Gr? ce à la théorie de l ? échantillonnage on peut à partir des observations faites sur un échantillon estimer un paramètre dont la valeur est inconnue sur la population soit en donnant une valeur approchée de ce paramètre estimation ponctuelle soit en déterminant un intervalle auquel on peut attribuer un certain degré de con ?ance estimation par intervalle de con ?ance L ? échantillonnage Exemple En la Finlande comptait véhicules Une étude exhaustive de cette population de véhicules a permis de montrer que ?? Le nombre moyen de kilomètres parcourus en est m km ?? L ? écart type du