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Statistique inductive

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Donner des outils et un langage précis pour extrapoler à une population entière les résultats obtenus sur un échantillon. Développer deux directions : la description d'une population entière à partir de la connaissance d'un échantillon ; la comparaison de deux populations sur la base de deux échantillons mis en balance. Utilisation des probabilités, de la théorie de l'estimation et de la théorie des tests.Présentation des notions utiles de la théorie des probabilités. Développements mathématiques réduits le plus possible. Approfondissement de la modélisation de situations et interprétation des résultats dans de nombreux exemples fréquemment rencontrés en économie et en gestion.

Objectifs :

Donner des outils et un langage précis pour extrapoler à une population entière les résultats obtenus sur un échantillon. Développer deux directions : la description d'une population entière à partir de la connaissance d'un échantillon ; la comparaison de deux populations sur la base de deux échantillons mis en balance. Utilisation des probabilités, de la théorie de l'estimation et de la théorie des tests.Présentation des notions utiles de la théorie des probabilités. Développements mathématiques réduits le plus possible. Approfondissement de la modélisation de situations et interprétation des résultats dans de nombreux exemples fréquemment rencontrés en économie et en gestion.

Pré-requis :
Maîtriser les mathématiques et Statistique pour l'économie (statistique descriptive).

Introduction à la théorie des probabilités ; indépendance, conditionnement, théorème de Bayes. - Notions de variables aléatoires, lois, espérance, variance. - Somme de variables aléatoires, covariance, indépendance. - Exemples de variables aléatoires : binomiales, de Poisson, normale. - Introduction à la théorie de l'échantillonnage, estimation. - Estimation de moyennes, variances et proportions. - Tests sur moyennes et proportions. - Tests de comparaison de moyennes et proportions.

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