Module 6 Probabilité Et échantillonnage

c Mathematiques appliquees a la gestion Module 6 Probabilite et echantillonnage Sous 10 direction de Mortin Noel TELUQ L'unlverslte AUJourd'hUl MQT 1001 Mathematiques appliquees ala gestion MODULE 6 PROBABILITE ET ECHANTILLONNAGE Sous la direction de Martin Noel Tele-universite Universite du Quebec Quebec (Quebec) Canada 2009 MODULE 6 PROBABILITE ET ECHANTILLONNAGE 3 TABLES DES MATIERES Mise en situation Section 1 L'analyse combinatoire La factorielle Les regles de l'analyse

Module 1 Echantillonnage INTRODUCTION Pour évaluer les programmes de Sécurité Alimentaire, et en premier lieu pour cibler les populations vulnérables auprès desquelles venir en aide, il convient de mener différentes enquêtes sur le terrain, auprès des populations, pour récolter des informations spécifiques (production, consommation, dépenses, …) au niveau national, régional, local et familial. Un recensement de l’ensemble de la population concernée est la plupart du temps irréalisable

Echantillonnage M2 MODULE 2 : Estimation par intervalle de confiance Il s’agit dans ce module de trouver une estimation par intervalle de confiance d’un paramètre θ, c’est-à-dire de construire une « fourchette de valeurs numériques permettant de situer » θ avec une probabilité 1 − α 1 − α = Pr ob[θ1 < θ < θ 2 ] La démarche comprend deux étapes : • avant le tirage d’un échantillon de taille n, un estimateur θˆ a été choisi et la loi de • après tirage, la valeur particulière t de θˆ calculée

Echantillonnage Module 1 – Variables et lois d’échantillonnage Introduction générale La notion de base en statistique est celle de population : ensemble d’individus (ou objets ou unités statistiques) pouvant être décrits par un ensemble de variables (ou propriétés ou caractéristiques) communes. La variabilité d’une population signifie que les variables décrivant les individus peuvent prendre des valeurs différentes d’un individu à l’autre. L’analyse statistique est l’étude de cette variabilité

Comprendre et appliquer les notions de probabilités et d'échantillonnage. Relier les notions acquises aux applications des divers champs de l'administration, dont la finance. Contenu Le manuel du cours est divisé en six modules qui traitent, chacun, d'un certain nombre de sujets. Voici la liste des sujets qui seront abordés dans chaque module ainsi que les cours pour lesquels ces notions vous seront utiles. Module 1 : Langage mathématique de base Le contenu de ce module couvre les notions de nombres

ETUDES COMMERCIALES Module : Statistique de Gestion Niveau : 1ère année Master (TC) Groupes : 1, 2, 7 et 8 Année Académique : 2013/2014 Enseignant : KHERRI Abdenacer Site web : www.sg-ehec.jimdo.com Support pédagogique de cours N° 02 : Echantillonnage Plan du cours : 1. Introduction. 2. Terminologie. 3. Echantillonnage. 3.1. Définition. 3.2. Méthodes d’échantillonnage. 3.2.1. Méthodes probabilistes (Aléatoires). Echantillonnage aléatoire simple. Echantillonnage aléatoire stratifié

.......................6 2ème Réseaux Informatiques et Télécommunication (RT2) ...............................................7 2ème Génie Logiciel (GL2)....................................................................................................8 2ème Informatique Industrielle et Automatique(IIA2) ......................................................9 2ème Instrumentation et Maintenance Industrielle (IMI2) .............................................. 10 Modules du Tronc Commun MPI ...

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 3 4 5 5 6 6 6 6 8 8 11 11 11 13 14 2 Echantillonnage 2.1 Cas des signaux passe-bas . . . . . . . . . 2.2 Cas des signaux passe-bande . . . . . . . 2.3 Cas des signaux passe-bas de bande infinie 2.4 Reconstruction pratique . . . . . . . . . . 2.5 Exercices . . . . . . . . . . . .

l’ensemble des individus d’une population. De fait, il est probablement impossible de mesurer la hauteur de tous les arbres d’une forêt de plusieurs milliers d’hectares. On ne mesure donc pas “tout” un système biologique (ce ne serait plus un échantillonnage, et ce serait, de plus, techniquement et conceptuellement impossible), mais bien un fragment de l’ensemble, prélevé pour juger de certaines propriétés de ce tout. Un échantillon, d’après Colin (1970) est un fragment d’un ensemble prélevé pour

EXERCICES : Moivre-Laplace, Échantillonnage et Estimation TS Gestion du document : pour masquer les CORRigés et les exercices En Préparation : CORR=V et EP=V Sources : M. Reisse-Barde, M. Mugnier et divers manuels. ‫ ۝‬Exercice 1. Révision du programme de première S. Partie 1 : Loi binomiale Une urne contient 60% de boules rouges. On prélève au hasard et avec remise 100 boules dans l'urne. On désigne par X la variable aléatoire correspondant au nombre de boules rouges observées dans