[PDF] Cours de Statistique Appliquée





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Polytech"Nice Sophia, Élec 3, 2007-2008 - 1Statistique Appliquée

Iannis Aliferis

École Polytechnique de l"Université de Nice - Sophia Antipolis

Polytech"Nice Sophia

Département d"Électronique, 3

eannée, 2007-2008

Iannis.Aliferis@unice.fr

Introduction

?IntroductionLe cours en brefPlan du coursBibliographie

Polytech"Nice Sophia, Élec 3, 2007-2008 - 2

Le cours en bref

?IntroductionLe cours en brefPlan du coursBibliographie

Polytech"Nice Sophia, Élec 3, 2007-2008 - 3

RStatistique descriptive

Statistique inférentielle

Variables aléatoires

Probabilités

Plan du cours

?Introduction

Le cours en brefPlan du coursBibliographie

Polytech"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"hypothèse

Plan du cours

?Introduction

Le cours en brefPlan du coursBibliographie

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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"hypothèse

Plan du cours

?Introduction

Le cours en brefPlan du coursBibliographie

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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"hypothèse

Plan du cours

?Introduction

Le cours en brefPlan du coursBibliographie

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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"hypothèse

Plan du cours

?Introduction

Le cours en brefPlan du coursBibliographie

Polytech"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"hypothèse

Bibliographie

?Introduction

Le cours en bref

Plan du coursBibliographie

Polytech"Nice Sophia, Élec 3, 2007-2008 - 5

Probabilités, Variables Aléatoires :?

P. Bogaert, "Probabilités pour scientifiques et ingénieurs", De

Boeck, 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 for Engineers 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 Core

Team, "An introduction to R", 2006

W. J. Owen, "The R Guide", 2006

Bibliographie

?Introduction

Le cours en bref

Plan du coursBibliographie

Polytech"Nice Sophia, Élec 3, 2007-2008 - 5

Probabilités, Variables Aléatoires :?

P. Bogaert, "Probabilités pour scientifiques et ingénieurs", De

Boeck, 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 for Engineers 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 Core

Team, "An introduction to R", 2006

W. J. Owen, "The R Guide", 2006

Bibliographie

?Introduction

Le cours en bref

Plan du coursBibliographie

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Probabilités, Variables Aléatoires :?

P. Bogaert, "Probabilités pour scientifiques et ingénieurs", De

Boeck, 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 for Engineers 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 Core

Team, "An introduction to R", 2006

W. J. Owen, "The R Guide", 2006

Rappels sur les Probabilités

Polytech"Nice Sophia, Élec 3, 2007-2008 - 6

Définitions

?Rappels sur les

ProbabilitésDéfinitionsExemple: 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} ?Ω

Définitions

?Rappels sur les

ProbabilitésDéfinitionsExemple: 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} ?Ω

Définitions

?Rappels sur les

ProbabilitésDéfinitionsExemple: lancerdeux désEnsemblesModèleprobabilistePropriétésProbabilitéconditionnelleUn nouvel UniversExemple: faussealarmeThéorème deprobabilité totaleThéorème deBayesInférencebayésienneIndépendanceQuelquesstratégiesCompter =multiplier......ou diviser!

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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} ?Ω

Définitions

?Rappels sur les

ProbabilitésDéfinitionsExemple: lancerdeux désEnsemblesModèleprobabilistePropriétésProbabilitéconditionnelleUn nouvel UniversExemple: faussealarmeThéorème deprobabilité totaleThéorème deBayesInférencebayésienneIndépendanceQuelquesstratégiesCompter =multiplier......ou diviser!

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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} ?Ω

Définitions

?Rappels sur les

ProbabilitésDéfinitionsExemple: lancerdeux désEnsemblesModèleprobabilistePropriétésProbabilitéconditionnelleUn nouvel UniversExemple: faussealarmeThéorème deprobabilité totaleThéorème deBayesInférencebayésienneIndépendanceQuelquesstratégiesCompter =multiplier......ou diviser!

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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} ?Ω

Définitions

?Rappels sur les

ProbabilitésDéfinitionsExemple: lancerdeux désEnsemblesModèleprobabilistePropriétésProbabilitéconditionnelleUn nouvel UniversExemple: faussealarmeThéorème deprobabilité totaleThéorème deBayesInférencebayésienneIndépendanceQuelquesstratégiesCompter =multiplier......ou diviser!

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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} ?Ω

Définitions

?Rappels sur les

ProbabilitésDéfinitionsExemple: 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} ?Ω

Définitions

?Rappels sur les

ProbabilitésDéfinitionsExemple: lancerdeux désEnsemblesModèleprobabilistePropriétésProbabilitéconditionnelleUn nouvel UniversExemple: faussealarmeThéorème deprobabilité totaleThéorème deBayesInférencebayésienneIndépendanceQuelquesstratégiesCompter =multiplier......ou diviser!

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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} ?Ω

Définitions

?Rappels sur les

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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} ?Ω

Définitions

?Rappels sur les

ProbabilitésDéfinitionsExemple: 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} ?Ω

Exemple : lancer deux dés

?Rappels sur les

Probabilités

DéfinitionsExemple: lancerdeux désEnsemblesModèleprobabilistePropriétésProbabilitéconditionnelleUn nouvel UniversExemple: faussealarmeThéorème deprobabilité totaleThéorème deBayesInférencebayésienneIndépendanceQuelquesstratégiesCompter =multiplier......ou diviser!

Polytech"Nice Sophia, Élec 3, 2007-2008 - 8

ω1= (1,1),ω2= (3,4),ω3= (4,3), ...

Ω ={(1,1),(1,2),...,(1,6),(2,1),...,(6,6)}

A={la somme est égale à 6}

B={le 1erest entre 3 et 5; le 2ndentre 2 et 4}

Exemple : lancer deux dés

?Rappels sur les

Probabilités

DéfinitionsExemple: lancerdeux désEnsemblesModèleprobabilistePropriétésProbabilitéconditionnelleUn nouvel UniversExemple: faussealarmeThéorème deprobabilité totaleThéorème deBayesInférencebayésienneIndépendanceQuelquesstratégiesCompter =multiplier......ou diviser!

Polytech"Nice Sophia, Élec 3, 2007-2008 - 8

A B

ω1= (1,1),ω2= (3,4),ω3= (4,3), ...

Ω ={(1,1),(1,2),...,(1,6),(2,1),...,(6,6)}

A={la somme est égale à 6}

B={le 1erest entre 3 et 5; le 2ndentre 2 et 4}

Exemple : lancer deux dés

?Rappels sur les

Probabilités

DéfinitionsExemple: lancerdeux désEnsemblesModèleprobabilistePropriétésProbabilitéconditionnelleUn nouvel UniversExemple: faussealarmeThéorème deprobabilité totaleThéorème deBayesInférencebayésienneIndépendanceQuelquesstratégiesCompter =multiplier......ou diviser!

Polytech"Nice Sophia, Élec 3, 2007-2008 - 8

A B

ω1= (1,1),ω2= (3,4),ω3= (4,3), ...

Ω ={(1,1),(1,2),...,(1,6),(2,1),...,(6,6)}

A={la somme est égale à 6}

B={le 1erest entre 3 et 5; le 2ndentre 2 et 4}

Exemple : lancer deux dés

?Rappels sur les

Probabilités

DéfinitionsExemple: lancerdeux désEnsemblesModèleprobabilistePropriétésProbabilitéconditionnelleUn nouvel UniversExemple: faussealarmeThéorème deprobabilité totaleThéorème deBayesInférencebayésienneIndépendanceQuelquesstratégiesCompter =multiplier......ou diviser!

Polytech"Nice Sophia, Élec 3, 2007-2008 - 8

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