Cours statistique inférentielle

Pour un meilleur résultat, une correction de continuité peut être appliquée, c'est-à-dire P (X ≤ x) lorsque x est un entier positif ou nul est remplacé par P (X ≤ x + 0, 5). Cela permet également de différencier P (X ≤ x) de P (X < x) lorsque l'on approche une loi discrète par une loi continue.

The series Lectures Notes in Computer Science and Technologies of the Institute of Information and Communication Technologies at the Bulgarian Academy of Sciences presents in an electronic format textbooks for undergraduate, graduate and PhD students studied various programs related to Informatics, Computational Mathematics, Mathematical Modeling, Communication Technologies, etc., as well as for all readers interested in these scientific disciplines. The Lecture Notes are based on courses taught by scientists of the Institute of Information and Communication Technologies -BAS in various Bulgarian universities and the Center for Doctoral Training in BAS. The published materials are with open access -they are freely available without any charge.

Mathématiques, 2015

Illustrons cette propriété sur un exemple trivial. Considérons une population composée de N = 3 enfants (E 1 , E 2 , E 3)âgés respectivement de 6, 2 et 10 ans. On s'intéresseà la variable X=âge. On a donc µ = 6 et σ 2 = 10.67. Supposons maintenant que l'on ne peut pas avoir l'information X =âge, sur toute la population des trois enfants, mais seulement sur unéchantillon de deux enfants. Si on fait unéchantillonnage avec remise, on obtient neuféchantillons qui sont les suivants:

Statistical sampling methods and probability tests with R

2008

Ce fascicule comporte des fiches et des exercices de statistiques et a ete utilise dans le cadre d&#39;un cours de statistiques inferentielles en deuxieme annee de licence de psychologie.

Statistique Et Enseignement, 2011

Obstacles a priori to the learning of inferential statistical analysis RÉSUMÉ Cet article présente une amorce d'un travail de recherche plus global qui porte sur l'étude des conditions institutionnelles, cognitives et didactiques de l'introduction de la statistique inférentielle dans les programmes de l'enseignement secondaire belge. Nous proposons une analyse a priori des difficultés que pourraient rencontrer des élèves de ce niveau. Nous mettons au jour trois grands obstacles d'apprentissage : la non-prise en compte de la variabilité, le décodage d'ostensifs en termes de lecture « X-Y » plutôt qu'en termes de rapports d'aires et la difficulté à concevoir des niveaux sémantiques plus abstraits. Nous les analysons sur base de la typologie de Brousseau. Nous mettons à l'épreuve cette typologie en la complétant de ce que nous appellerons un obstacle cognitif.