Cours 4: Statistique inférentielle Échantillonnage

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Cours de Statistiques inférentielles - Université de Limoges

Nous allons chercher à faire l’inverse : l’inférence statistique consiste à induire les caractéristiques in-connues d’une population à partir d’un échantillon issu de cette population Les caractéristiques de l’échantillonunefoisconnuesre?ètentavecunecertainemarged’erreurpossiblecellesdelapopulation

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Statistique Appliquée - Côte d'Azur University

A-2 Les hypothèses de la statistique inférentielle La répartition des valeurs de ces variables sont caractérisées par des lois de probabilités La répartition d’une variable statistique X sur la population Ex: si l’on suppose que les salaires sont soumis à un grand nombre de petites fluctuations d’origines

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Inférence Statistique: Résumés et exercices

R 2442 T 4 Principes et méthodologie de l’inférence statistique Résumé Objectif de l’inférence statistique L’objectif de l’inférence statistiques est de tester la généralisabilité des conclusions de l’analyse statistique descriptive pour trois objectifs statistiques :

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Chapitre 4 : Les distributions d’échantillonnage - alwaysdata

Chapitre 4 : Les distributions d’échantillonnage D’une façon générale la distribution d’échantillonnage caractérise les fluctuations d’échantillonnage de toute statistique (moyenne proportion variance) calculée sur tous les échantillons possibles de même taille I- Distribution d’échantillonnage d’une moyenne:

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COURS DE STATISTIQUE INFERENTIELLE - univ-toulousefr

2 1 Le mod ele statistique d’ ec hantillonnage param etrique 2 2 Autres mod eles statistiques 3 Exhaustivit e et information 3 1 Un exemple introductif 3 2 Exhaustivit e 3 3 Information de Fisher 4 L’estimation ponctuelle 4 1 D e nition d’un estimateur 4 2 Propri et es d’un estimateur 4 3 Comparaison entre estimateurs

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4 Cours n? 2 1- L’éhantillonnage aléatoire simple: Définition: technique d´échantillonnage selon laquelle tous les individus ont la même probabilité de faire partie de l´échantillon Dans un échantillonnage aléatoire simplechaque membre d'une population a une chance égale d'être inclus à l'intérieur de l'échantillon

Quels sont les paramètres statistiques d’un échantillon?

Caractère / variable statistique –qualitatif –quantitatif (discret / continu) !Échantillon : sous-ensemble de la population Fréquences –absolues (e?ectifs) –relatives (proportions) 68 Paramètres statistiques d’un échantillon Mesures de tendance centrale (position) –Moyenne : x¯ =1 n n i=1 i(mean)

Quels sont les différents types de statistiques?

Statistique descriptive –moyenne, écart-type, quartiles, ... –histogrammes, boîtes à moustaches Statistique inférentielle –estimation –intervalles de con?ance –tests d’hypothèse 4 Statistique Appliquée6

Quels sont les différents types d’échantillonnage?

Deux types d’échantillonnage : 1. avec remplacement de l’individu choisi traitement théorique plus simple 2. sans remplacement : échantillonnage exhaustif procédure naturelle ou obligatoire (contrôle destructif) Population de taille ?nie + éch. non exhaustif ? population de taille in?nie

Qu'est-ce que la distribution d'échantillonnage ?

C’est la distribution, pour une statistique donnée, de l’ensemble des échantillons possibles. Pour les variables numériques, la distribution d’échantillonnage est faite sur la moyenne. Pour les variables nominales ou catégorisée, on utilise généralement la fréquence pour construire la distribution d’échantillonnage.

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