D - Inférence Statistique – Estimation et Tests d'hypothèses

D -
I
nférence Statistique –
Estimation et Tests d’hypothèses
1.
Introduction –
D
é
duction et inférence statistique
2.
Fluctuations d’échantillonnage
d’une proportion observée
3.
Principe et
résolut
i
on d’un test
d’hypothèse
4.
Fluctuation d’échantillonnage d’une moyenne observé
e
5.
Comparaison de 2 var
iances observées -
d
e 2 moyennes observées
6.
Tests du Khi-deux
7.
Autres tests non paramétriques
8.
Analyses de var
iance -
A
NOVAD
-
Inférence Statistique
-
-
Estimation et Tests d’hyp
o
o
thèses
1. Introduction –
D
éduction et inférence statistique
Population
:
ensemble total d objets ou d individus
Ø
tudier,
partir duquel sont extraits des Øchantillons.
La moyenne
µ
et l Øcart-type
σ
de la population
sont des
constantes
(gØnØralement inconnues),
exemples de
paramètres
fixes de la population ou
objectifs
.
!
Les probabilitØs
P(X)
sont utilisØes dans le calcul de
µ
et
σD
-
Inférence Statistique
-
-
Estimation et Tests d’hyp
o
o
thèses
1. Introduction –
D
éduction et inférence statistique
Echantillon
:
Sous ensemble de la population.
Un
Øchantillon
représentatif
est un sous ensemble
choisi au hasard dans la population
.
La moyenne
X
et l Øcart-type
s
de l Øchantillon sont
des
variables aléatoires
,
variant
d un Øchantillon
l autre, et sont appelØes
statistiques d’échantillon
,
statistiques alØatoires ou
estimateurs
(ici respectivement de
µ
et
σ
)
Remarque
: la mØdiane m
peut Œtre dans certains ca
s un meilleur
estimateur
de ...