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Cours d’échantillonnage et estimation S3 PDF

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Téléchargez gratuitement les Cours de Échantillonnage et estimation en PDF. Filière: Economie Gestion L2 (2ème année S3). Pour les TD, QCM, Exercices, et Examens, vous trouverez les liens au bout de cette page.

Table des matières

    Présentation du cours: échantillonnage et estimation

    cours échantillonnage et estimation s3 pdf.
    Cours Échantillonnage et estimation PDF

    Plan du cours

    • Partier 1 : Chapitre 1 : Rappels sur les probabilités
    • Partier 2 : Théorie d’échantillonnage
    • Partier 3 : Théorie d’Estimation

    Chapitre 1 : Rappels sur les probabilité

    Cours 1 : variables aléatoires discrètes, Lois discrètes classiques en
    probabilités

    I. Rappels sur les variables aléatoires

    • Définition d’une variables aléatoires
    • Loi d’une variables aléatoires
    • Paramètres classiques d’une loi discrètes
    • Quelques propriétés

    II Lois classique discrètes

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    • Loi de Bernoulli
    • Loi Binomiale
    • Loi hypergéométrique ou loi du tirage exhaustif
    • Loi de Poisson

    Cours 2 : Variables aléatoires continues, Loi continues usuelles

    I. Variables aléatoires continue

    • Définition d’une variables aléatoires continue
    • Fonction de répartition et calcule de probabilité d’évenements
    • Paramètres d’une loi continue

    II. Loi continue classique (autre que la loi Normale)

    • Loi Uniforme
    • Loi exponentielle

    III. Loi continue classique (Loi Normale)

    • Loi Normale centrée réduite
    • Loi Normale générale
    • Quelques Lois classique dérivées de la loi Normale :Chi-deux ;
    • Student ; Fisher-Snedecor

    Cours 3 : Approximations des lois et Convergences stochastiques

    Approximations des lois

    1. Approximation d’une loi hypergéométrique par une la loi binomiale
    2. Approximation de la loi binomiale par la loi de Poisson
    3. Approximation de la loi binomiale par la loi normale
    4. Approximation de la loi de Poisson par la normale

    Convergences stochastiques

    1. Convergences en Probabilité
    2. Convergences en loi
    3. Convergences en moyenne d’ordre k
    4. Convergences presque sure
    5. Loi faible des grandes nombres
    6. Théorème de la limite centrale

    Chapitre 2 : échantillonnage Statistique

    • Vocabulaire
    • Rôle d’échantillonnage

    Les méthodes d’échantillonnage

    Méthodes d’Echontillonnage Probabilistes.

    • Echantillonnage aléatoire et simple
    • Echantillonnage stratifié
    • Echantillonnage par degrés
    • Echantillonnage systématique

    Méthodes d’Echontillonnage Empiriques.

    • Echantillonnage accidentel (De convenance)
    • Echantillonnage à priori
    • Echantillonnage ’Boule de neige’
    • Echantillonnage par Quotas.

    Chapitre 3 : Distribution d’échantionnage

    Distribution d’échantionnage de la moyenne
    Distribution d’échantionnage de la variance
    Distribution d’échantionnage de la proportion

    Chapitre 4 : Estimation

    Estimation ponctuelle
    Estimation par intervalle de confiance

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    Chapitre 5 : Les Tests Statistiques

    Tests paramétriques
    Tests de comparaison

    Télécharger Cours Échantillonnage et estimation PDF

    COURSLIENS
    Plan de cours de module Echantillonnage et estimation
    Chapitre 1 – variables aléatoires discrètes, Lois discrètes classiques en
    probabilités
    Variables aléatoires continues, Loi continues usuelles
    Approximations des lois et Convergences stochastiques
    Chapitre 2 : échantillonnage Statistique
    Chapitre 3 : Distribution d’échantionnage
    Chapitre 4 : Estimation
    Chapitre 5 : Les Tests Statistiques
    Tableau: Liens directs de téléchargement du cours eomplet en PDF

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