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Statistique Descriptive et Inférentielle

par: Dr. Khelaf SAIDANI
Disponible
Pages 164
Dimensions 16*23,5
Publication 2023-03-25
Éditeur —
Papier : 950.00 DA Numérique: 475.00 DA

La statistique descriptive a pour principal objet de résumer l’information contenue dans les données de manière à en dégager les caractéristiques essentielles sous une forme simple et intelligible. Les trois principaux outils de la statistique descriptive sont les variables, les représentations graphiques et les indicateurs ou paramètres de tendance centrale, de dispersion (dispersion autour de la moyenne) et de forme (indicateur d’aplatissement et d’asymétrie). . L'inférence statistique est un ensemble de méthodes permettant de tirer des conclusions fiables à partir de données d'échantillons statistiques en vue de les extrapoler sur la population cible étant donné qu’il est souvent impossible de porter nos études sur une population entière faute de moyens matériels et logistiques. . L'interprétation de données statistiques, obtenues à partir d’échantillons, est, pour une grande part, le point clé de l'inférence statistique. Elle s’appuie sur plusieurs principes et axiomes. La randomisation constitue la pierre angulaire de la statistique différentielle ou inductive. Le présent ouvrage, fruit de treize ans d’enseignement universitaire, traite à la fois de la statistique descriptive et inférentielle outre une cinquantaine d’exercices résolus et commentés dans un style simple et concis, sans trop de développements mathématiques. Il est particulièrement destiné aux étudiants, aux doctorants mais également aux enseignants-chercheurs ou chercheurs permanents du domaine science de la vie et de la santé : Biologie, Agronomie, Sciences vétérinaires et Sciences médicales. Plusieurs aspects ont été ainsi abordés, variables et leurs types, les indicateurs statistiques, les estimations statistiques ponctuelles et par intervalle de confiance, les tests d’hypothèse, l’analyse de variance et enfin la corrélation-régression linéaire. Ce livre sera suivi d’un deuxième plus spécifique dédié à la régression logistique dans ces différents types, les méthodes d’analyses factorielles et de classifications, les méta-analyses, avec des indications pour les mettre en œuvre sous le logiciel R et surtout via son interface graphique R commander. Enfin, le présent manuel pourrait servir aux étudiants en master 2 lors de la préparation de l’épreuve commune du concours de doctorat troisième cycle, statistique et analyse de données

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Table des matières 05
Chapitre 1 : Statistique descriptive : variables, indicateurs et
représentation graphique 09
1. Différents types de variables 10
 Exercices 11
2. Indicateurs de tendance centrale (= de position) 12
3. Indicateurs de dispersion 15
 Exercices 16
4. Indicateurs de forme 21
 Exercices 25
5. Représentation graphique des séries à une variable 26
 Exercices 26
 Solutions des exercices 31
Chapitre 2 : Estimations ponctuelles et par intervalles de confiance
1. Introduction 52
Estimation de la proportion par intervalle de confiance 52
Nombre d’individus nécessaires pour un risque et une précision
donnés 52
Estimation de la moyenne par intervalle de confiance Estimation de la variance et de l’écart type 54
C’est quoi l’erreur standard (abrégé en anglais S.E. standard
error) 56
 Exercices sur les estimations statistiques. 57
 Solutions 59
Chapitre 3 : Tests statistiques d’hypothèse
1. Définition
2. Principales étapes à suivre
3. Région de rejet, latéralité
4. Risque de première espèce et de deuxième espèce 65
5. Tests paramétriques versus non paramétriques
6. Comparaison de fréquences : variables qualitative 66
 Exercice 66
7. Comparaison de deux moyennes dans le cas d’échantillons indépendants 73
 Exercice 73
8. Comparaison d’une moyenne observée à une valeur théorique 74
9. Comparaison de deux moyennes dans le cas d’échantillons
appariés : test z et test de Student pour échantillons appariés 75
 Exercice 75
10. Comparaison de deux variances 77
 Exercice 77
11. Comparaison de plusieurs moyennes : Analyse de variance 79
 Solutions des exercices 80
Chapitre 4 : Analyse de variance 89
1. Généralités et définitions 90
2. Conditions d’application 92
3. Hypothèses à tester 93
4. Décomposition de la variance
5. Test et table de Fischer
6. Analyse de variance à un facteur
7. Analyse de variance à deux facteurs
8. Analyse de variance à plusieurs facteurs
9. Alternative non paramétrique 107
 Exercices sur l’analyse de variance 93
 solutions 116
Chapitre 5 : Plan de cours corrélation régression linéaire simple et
multiple 1. Préambule 134
2. Corrélation versus régression 134
3. Variance, covariance et coefficient de corrélation 135
4. Régression linéaire simple et multiple 136
5. Conditions d’application 137
6. Régression linéaire simple et droite des moindres carrés
7. Rappel sur le choix des tests d’hypothèses
8. Régression linéaire multiple et coefficient de corrélation
9. Tests sur la régression
10. Exécution par le logiciel
 Exercices sur les séries doubles et la corrélation régression.
 solutions 147
161
Références bibliographiques
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