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RÉSUMÉ
Les données sont collectées pour aider à la prise de décision. La statistique inférentielle permet de spécifier du mieux possible le modèle probabiliste qui a engendré ces données. Le problème de décision, étudié dans ce présent article, consiste à trancher entre deux hypothèses, au vu des observations. Les différentes questions que l’on peut se poser et qui amènent à des problèmes de tests de nature différente sont explicitées à partir d'un exemple concret.
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Nathalie CHÈZE : Statisticienne - Maître de conférences à l’université Paris X-MODALX
INTRODUCTION
Dans de nombreux domaines, on est amené à prendre des décisions au vu de données collectées. La statistique inférentielle : estimation, développée dans l’article Statistique inférentielle- Estimation, fournit des éléments permettant de spécifier du mieux possible, à partir de ces observations, le modèle probabiliste qui a engendré les données : détermination du modèle, estimation des paramètres inconnus et validation du modèle.
Le problème de décision, étudié dans ce présent article, consiste à trancher entre deux hypothèses, au vu des observations. Nous allons présenter sur un exemple concret les différentes questions que l’on peut se poser et qui amènent à des problèmes de tests de nature différente.
La lecture des articles Probabilités- Concepts fondamentaux, référence [3] et Statistique inférentielle- Estimation référence [2] est indispensable pour une bonne compréhension du problème présenté.
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BIBLIOGRAPHIE
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(1) - CHÈZE (N.) - Statistique descriptive. - Traitement des données Statistique descriptive- Traitement des données (2002).
-
(2) - CHÈZE (N.) - Statistique inférentielle : - EstimationStatistique inférentielle- EstimationStatistique inférentielle- Estimation. Tables statistiques (2003).
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(3) - MÉLÉARD (S.) - Probabilités. - Probabilités- Concepts fondamentaux (2002).
-
(4) - LECOUTRE (J.-P.), TASSI (P.) - Statistique non paramétrique et robustesse. - Economica, Paris (1987).
-
(5) - TASSI (P.) - Méthodes statistiques. - Economica (1989).
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