Quels sont les différents types de statistiques ?
Les différents aspects de la statistique sont regroupés en différents domaines ou concepts : la statistique descriptive, plus couramment appelée aujourd'hui statistique exploratoire, l'inférence statistique, la statistique mathématique, l'analyse des données, l'apprentissage statistique, etc.
Quels sont les domaines d'application de la statistique ?
Les domaines d'applications sont très variés: la production, la recherche, les finances, la médecine, l'assurance et les statistiques descriptives au sujet de la société.
Les statisticiens sont souvent employés en tant qu'aide à la décision.Quel est le but du cours de statistique ?
Être en mesure de faire la différence entre population et échantillon, entre données brutes et statistiques (descriptive); de savoir quel type d'échelle a été utilisé pour mesurer les données brutes; de pouvoir faire et lire un graphique des fréquences; de repérer des données abberantes sur un graphique des fréquences.
- La statistique est la science qui consiste à réunir des données chiffrées, à les analyser et à les commenter.
Une étude statistique s'effectue sur un ensemble appelé population dont les éléments sont appelés individus et consiste à observer et étudier un même aspect sur chaque individu, appelé caractère.
Cours de Statistiques Appliquées MSP
STATISTIQUE THéORIQUE ET APPLIQUéE
Statistiques appliquées à la gestion
Statistique appliquée
Statistiques appliquées au marketing
STATISTIQUE DESCRIPTIVE
Statistique Descriptive
Statistique descriptive et probabilités
8 Statistique descriptive
Polytech"Nice Sophia, Élec 3, 2007-2008 - 1Statistique AppliquéeIannis AliferisÉcole Polytechnique de l"Université de Nice - Sophia AntipolisPolytech"Nice SophiaDépartement d"Électronique, 3eannée, 2007-2008Iannis.Aliferis@unice.frIntroduction?IntroductionLe cours en brefPlan du coursBibliographiePolytech"Nice Sophia, Élec 3, 2007-2008 - 2Le cours en bref?IntroductionLe cours en brefPlan du coursBibliographiePolytech"Nice Sophia, Élec 3, 2007-2008 - 3RStatistique descriptiveStatistique inférentielleVariables aléatoiresProbabilitésPlan du cours?IntroductionLe cours en brefPlan du coursBibliographiePolytech"Nice Sophia, Élec 3, 2007-2008 - 4?Rappels sur les probabilités?différentes définitions?probabilité conditionelle?indépendance?Variables aléatoires (discrètes et continues)?fonction/densité de probabilité?espérance, variance, moments?indépendance entre v.a.?Statistique descriptive?moyenne, écart-type, quartiles, ?histogrammes, boîtes à moustaches?Statistique inférentielle?estimation?intervalles de confiance?tests d"hypothèsePlan du cours?IntroductionLe cours en brefPlan du coursBibliographiePolytech"Nice Sophia, Élec 3, 2007-2008 - 4?Rappels sur les probabilités?différentes définitions?probabilité conditionelle?indépendance?Variables aléatoires (discrètes et continues)?fonction/densité de probabilité?espérance, variance, moments?indépendance entre v.a.?Statistique descriptive?moyenne, écart-type, quartiles, ?histogrammes, boîtes à moustaches?Statistique inférentielle?estimation?intervalles de confiance?tests d"hypothèsePlan du cours?IntroductionLe cours en brefPlan du coursBibliographiePolytech"Nice Sophia, Élec 3, 2007-2008 - 4?Rappels sur les probabilités?différentes définitions?probabilité conditionelle?indépendance?Variables aléatoires (discrètes et continues)?fonction/densité de probabilité?espérance, variance, moments?indépendance entre v.a.?Statistique descriptive?moyenne, écart-type, quartiles, ?histogrammes, boîtes à moustaches?Statistique inférentielle?estimation?intervalles de confiance?tests d"hypothèsePlan du cours?IntroductionLe cours en brefPlan du coursBibliographiePolytech"Nice Sophia, Élec 3, 2007-2008 - 4?Rappels sur les probabilités?différentes définitions?probabilité conditionelle?indépendance?Variables aléatoires (discrètes et continues)?fonction/densité de probabilité?espérance, variance, moments?indépendance entre v.a.?Statistique descriptive?moyenne, écart-type, quartiles, ?histogrammes, boîtes à moustaches?Statistique inférentielle?estimation?intervalles de confiance?tests d"hypothèsePlan du cours?IntroductionLe cours en brefPlan du coursBibliographiePolytech"Nice Sophia, Élec 3, 2007-2008 - 4?Rappels sur les probabilités?différentes définitions?probabilité conditionelle?indépendance?Variables aléatoires (discrètes et continues)?fonction/densité de probabilité?espérance, variance, moments?indépendance entre v.a.?Statistique descriptive?moyenne, écart-type, quartiles, ?histogrammes, boîtes à moustaches?Statistique inférentielle?estimation?intervalles de confiance?tests d"hypothèseBibliographie?IntroductionLe cours en brefPlan du coursBibliographiePolytech"Nice Sophia, Élec 3, 2007-2008 - 5?Probabilités, Variables Aléatoires :?P.
Bogaert, "Probabilités pour scientifiques et ingénieurs", DeBoeck, Bruxelles, 2006?D. Bertsekas, J. Tsitsiklis, "Introduction to Probability",Athena Scientific, Belmont, 2002?Statistique :?T.H. Wonnacott, R.J. Wonnacott, "Introductory Statistics",5th ed., Wiley, 1990?R.E. Walpole, R.H.Mayers, "Probability and Statistics forEngineers and Scientists", Prentice Hall International, 1993.?R (livres disponibles en ligne) :?E.
Paradis, "R pour les débutants", 2005?W. N. Venables, D. M. Smith and the R Development CoreTeam, "An introduction to R", 2006?W. J.Owen, "The R Guide", 2006Bibliographie?IntroductionLe cours en brefPlan du coursBibliographiePolytech"Nice Sophia, Élec 3, 2007-2008 - 5?Probabilités, Variables Aléatoires :?P.
Bogaert, "Probabilités pour scientifiques et ingénieurs", DeBoeck, Bruxelles, 2006?D. Bertsekas, J. Tsitsiklis, "Introduction to Probability",Athena Scientific, Belmont, 2002?Statistique :?T.H. Wonnacott, R.J. Wonnacott, "Introductory Statistics",5th ed., Wiley, 1990?R.E. Walpole, R.H.Mayers, "Probability and Statistics forEngineers and Scientists", Prentice Hall International, 1993.?R (livres disponibles en ligne) :?E.
Paradis, "R pour les débutants", 2005?W. N. Venables, D. M. Smith and the R Development CoreTeam, "An introduction to R", 2006?W. J.Owen, "The R Guide", 2006Bibliographie?IntroductionLe cours en brefPlan du coursBibliographiePolytech"Nice Sophia, Élec 3, 2007-2008 - 5?Probabilités, Variables Aléatoires :?P.
Bogaert, "Probabilités pour scientifiques et ingénieurs", DeBoeck, Bruxelles, 2006?D. Bertsekas, J. Tsitsiklis, "Introduction to Probability",Athena Scientific, Belmont, 2002?Statistique :?T.H. Wonnacott, R.J. Wonnacott, "Introductory Statistics",5th ed., Wiley, 1990?R.E. Walpole, R.H.Mayers, "Probability and Statistics forEngineers and Scientists", Prentice Hall International, 1993.?R (livres disponibles en ligne) :?E.
Paradis, "R pour les débutants", 2005?W. N. Venables, D. M. Smith and the R Development CoreTeam, "An introduction to R", 2006?W. J.Owen, "The R Guide", 2006Rappels sur les ProbabilitésPolytech"Nice Sophia, Élec 3, 2007-2008 - 6Définitions?Rappels sur lesProbabilitésDéfinitionsExemple: lancerdeux désEnsemblesModèleprobabilistePropriétésProbabilitéconditionnelleUn nouvel UniversExemple: faussealarmeThéorème deprobabilité totaleThéorème deBayesInférencebayésienneIndépendanceQuelquesstratégiesCompter =multiplier .ou diviser!Polytech"Nice Sophia, Élec 3, 2007-2008 - 7?Expérience aléatoire: plusieurs résultats possibles?Issueouéventualitéω: un des résultats possibles?UniversΩ: l"ensemble detousles résultats?ÉvénementA: un sous-ensemble deΩ?Exemple :?" Compter le nombre de personnes présentes »?ω1= 1(au moins ),ω2= 70, etc.?Ω ={1,2, ,Nmax}?A={il y a moins de 5 personnes}={1,2,3,4} ?ΩDéfinitions?Rappels sur lesProbabilitésDéfinitionsExemple: lancerdeux désEnsemblesModèleprobabilistePropriétésProbabilitéconditionnelleUn nouvel UniversExemple: faussealarmeThéorème deprobabilité totaleThéorème deBayesInférencebayésienneIndépendanceQuelquesstratégiesCompter =multiplier .ou diviser!Polytech"Nice Sophia, Élec 3, 2007-2008 - 7?Expérience aléatoire: plusieurs résultats possibles?Issueouéventualitéω: un des résultats possibles?UniversΩ: l"ensemble detousles résultats?ÉvénementA: un sous-ensemble deΩ?Exemple :?" Compter le nombre de personnes présentes »?ω1= 1(au moins ),ω2= 70, etc.?Ω ={1,2, ,Nmax}?A={il y a moins de 5 personnes}={1,2,3,4} ?ΩDéfinitions?Rappels sur lesProbabilitésDéfinitionsExemple: lancerdeux désEnsemblesModèleprobabilistePropriétésProbabilitéconditionnelleUn nouvel UniversExemple: faussealarmeThéorème deprobabilité totaleThéorème deBayesInférencebayésienneIndépendanceQuelquesstratégiesCompter =multiplier .ou diviser!Polytech"Nice Sophia, Élec 3, 2007-2008 - 7?Expérience aléatoire: plusieurs résultats possibles?Issueouéventualitéω: un des résultats possibles?UniversΩ: l"ensemble detousles résultats?ÉvénementA: un sous-ensemble deΩ?Exemple :?" Compter le nombre de personnes présentes »?ω1= 1(au moins ),ω2= 70, etc.?Ω ={1,2, ,Nmax}?A={il y a moins de 5 personnes}={1,2,3,4} ?ΩDéfinitions?Rappels sur lesProbabilitésDéfinitionsExemple: lancerdeux désEnsemblesModèleprobabilistePropriétésProbabilitéconditionnelleUn nouvel UniversExemple: faussealarmeThéorème deprobabilité totaleThéorème deBayesInférencebayésienneIndépendanceQuelquesstratégiesCompter =multiplier .ou diviser!Polytech"Nice Sophia, Élec 3, 2007-2008 - 7?Expérience aléatoire: plusieurs résultats possibles?Issueouéventualitéω: un des résultats possibles?UniversΩ: l"ensemble detousles résultats?ÉvénementA: un sous-ensemble deΩ?Exemple :?" Compter le nombre de personnes présentes »?ω1= 1(au moins ),ω2= 70, etc.?Ω ={1,2, ,Nmax}?A={il y a moins de 5 personnes}={1,2,3,4} ?ΩDéfinitions?Rappels sur lesProbabilitésDéfinitionsExemple: lancerdeux désEnsemblesModèleprobabilistePropriétésProbabilitéconditionnelleUn nouvel UniversExemple: faussealarmeThéorème deprobabilité totaleThéorème deBayesInférencebayésienneIndépendanceQuelquesstratégiesCompter =multiplier .ou diviser!Polytech"Nice Sophia, Élec 3, 2007-2008 - 7?Expérience aléatoire: plusieurs résultats possibles?Issueouéventualitéω: un des résultats possibles?UniversΩ: l"ensemble detousles résultats?ÉvénementA: un sous-ensemble deΩ?Exemple :?" Compter le nombre de personnes présentes »?ω1= 1(au moins ),ω2= 70, etc.?Ω ={1,2, ,Nmax}?A={il y a moins de 5 personnes}={1,2,3,4} ?ΩDéfinitions?Rappels sur lesProbabilitésDéfinitionsExemple: lancerdeux désEnsemblesModèleprobabilistePropriétésProbabilitéconditionnelleUn nouvel UniversExemple: faussealarmeThéorème deprobabilité totaleThéorème deBayesInférencebayésienneIndépendanceQuelquesstratégiesCompter =multiplier .ou diviser!Polytech"Nice Sophia, Élec 3, 2007-2008 - 7?Expérience aléatoire: plusieurs résultats possibles?Issueouéventualitéω: un des résultats possibles?UniversΩ: l"ensemble detousles résultats?ÉvénementA: un sous-ensemble deΩ?Exemple :?" Compter le nombre de personnes présentes »?ω1= 1(au moins ),ω2= 70, etc.?Ω ={1,2, ,Nmax}?A={il y a moins de 5 personnes}={1,2,3,4} ?ΩDéfinitions?Rappels sur lesProbabilitésDéfinitionsExemple: lancerdeux désEnsemblesModèleprobabilistePropriétésProbabilitéconditionnelleUn nouvel UniversExemple: faussealarmeThéorème deprobabilité totaleThéorème deBayesInférencebayésienneIndépendanceQuelquesstratégiesCompter =multiplier .ou diviser!Polytech"Nice Sophia, Élec 3, 2007-2008 - 7?Expérience aléatoire: plusieurs résultats possibles?Issueouéventualitéω: un des résultats possibles?UniversΩ: l"ensemble detousles résultats?ÉvénementA: un sous-ensemble deΩ?Exemple :?" Compter le nombre de personnes présentes »?ω1= 1(au moins ),ω2= 70, etc.?Ω ={1,2, ,Nmax}?A={il y a moins de 5 personnes}={1,2,3,4} ?ΩDéfinitions?Rappels sur lesProbabilitésDéfinitionsExemple: lancerdeux désEnsemblesModèleprobabilistePropriétésProbabilitéconditionnelleUn nouvel UniversExemple: faussealarmeThéorème deprobabilité totaleThéorème deBayesInférencebayésienneIndépendanceQuelquesstratégiesCompter =multiplier .ou diviser!Polytech"Nice Sophia, Élec 3, 2007-2008 - 7?Expérience aléatoire: plusieurs résultats possibles?Issueouéventualitéω: un des résultats possibles?UniversΩ: l"ensemble detousles résultats?ÉvénementA: un sous-ensemble deΩ?Exemple :?" Compter le nombre de personnes présentes »?ω1= 1(au moins ),ω2= 70, etc.?Ω ={1,2, ,Nmax}?A={il y a moins de 5 personnes}={1,2,3,4} ?ΩDéfinitions?Rappels sur lesProbabilitésDéfinitionsExemple: lancerdeux désEnsemblesModèleprobabilistePropriétésProbabilitéconditionnelleUn nouvel UniversExemple: faussealarmeThéorème deprobabilité totaleThéorème deBayesInférencebayésienneIndépendanceQuelquesstratégiesCompter =multiplier .ou diviser!Polytech"Nice Sophia, Élec 3, 2007-2008 - 7?Expérience aléatoire: plusieurs résultats possibles?Issueouéventualitéω: un des résultats possibles?UniversΩ: l"ensemble detousles résultats?ÉvénementA: un sous-ensemble deΩ?Exemple :?" Compter le nombre de personnes présentes »?ω1= 1(au moins ),ω2= 70, etc.?Ω ={1,2, ,Nmax}?A={il y a moins de 5 personnes}={1,2,3,4} ?ΩDéfinitions?Rappels sur lesProbabilitésDéfinitionsExemple: lancerdeux désEnsemblesModèleprobabilistePropriétésProbabilitéconditionnelleUn nouvel UniversExemple: faussealarmeThéorème deprobabilité totaleThéorème deBayesInférencebayésienneIndépendanceQuelquesstratégiesCompter =multi