STAT-I301 Chapitre II: Distributions de probabilités

STAT-I301
Chapitre II: Distributions de probabilités
Caroline Verhoeven
Je suis aussi
1
p2πσ2e−x2
2σ2
que tout le monde

Table des matières
1Introduction
2Probabilités
3Variables aléatoires
4Distribution de probabilité
Variables discrètes
La distribution binomiale
Variables continues
La distribution normale
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1. Introduction
Inférence statistique I
population
µ=?échantillon
x
1
échantillonnage
inférence
3
Statistique
descriptive
2
Population : l’ensemble des individus qui nous intéressent
Exemple : adultes souffrant de maux de dos,
élèves du secondaire avec un certificat médicale pour le
cours de gym
Echantillon : Partie de la population qu’on étudie vraiment
Hypothèse de la biostatistique : la population est beaucoup plus grande
que l’échantillon
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1. Introduction
Inférence statistique II
population
µ=?échantillon
x
1
échantillonnage
inférence
3
Statistique
descriptive
2
Inférence statistique : Processus pour généraliser les conclusions
obtenues pour l’échantillon vers la population
Il faut idéalement que l’échantillon soit aléatoire simple, c.-à-d. que tous les
individus de la population aient la même probabilité d’être choisi
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2. Probabilités
Expériences
Exemple 1
J’ai 1000 chanson sur mon iPod
J’appuie sur le bouton “shuffle”
La probabilité d’entendre ma chanson
préférée est de 1/1000
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