vendredi 29 septembre 2017

MIPC S3

S3

 
               

                                             




                                       






Rappels de probabilite

Variable aleatoire

Loi de probabilite

Moments et quantiles

Convergences

Lois usuelles

Variables discretes

Variables continues
Quelques rappels specifiques  a la loi de Gauss et aux lois  

Elements de statistique descriptive

Variables discretes 

Variables continues

Histogrammes

Indicateurs numeriques

Estimation ponctuelle et intervalles de confiance 

Construction de l’estimation 

Methode des moments 

Methode du maximum de vraisemblance 

Estimation bayesienne

Estimation de la moyenne et de la variance 

Application pour la loi normale 

Estimation d’une proportion 

Intervalles de confiance 

Parametres d’une loi normale 

Intervalle pour une proportion 

TABLE DES MATIERES 

Tests d’hypoth`eses param´etriques 

Test sur un parametre

Test sur l’esperance d’une loi normale

Test sur la variance d’une loi normale 

Test sur une proportion 

Tests de comparaison d’echantillons 

Comparaison d’echantillons gaussiens independants 

Comparaison d’echantillons gaussiens apparies

Comparaison de 2 proportions 

Tests du Chi-deux 

Test d’adequation 

Variables dicretes 

Variables continues 

Test d’independance

Tableaux de contingence

Construction du test d’independance 

Introduction a la regression lin´eaire 

Le modele de regression lineaire simple

Definition

Coefficient de correlation lineaire empirique

Estimation de la droite de regression par moindres carres

Le modele de regression lineaire simple gaussien 

Test de pertinence

Test sur la constante 

Etude des residus