| Titre : | Estimation par Intervalle de ConÖance et Application |
| Auteurs : | Assia Saad, Auteur ; Brahim Brahimi, Directeur de thèse |
| Editeur : | Biskra [Algérie] : Faculté des Sciences Exactes et des Sciences de la Nature et de la Vie, Université Mohamed Khider, 2024 |
| Format : | 1 vol. (32 p.) / couv. ill. en coul / 30cm |
| Langues: | Français |
| Résumé : |
Ce mémoire aborde certains concepts fondamentaux dans les lois usuelles et les modes de convergence. Nous avons également discuté des méthodes d'estimation de la moyenne et de la variance en utilisant les intervalles de confiance. Enfin, nous avons conclu ce travail par une simulation en langage avec R. |
| Sommaire : |
Remerciements ii Table des matiËres iii Table des figures v Liste des tables vi 1 GÈnÈralitÈs 3 1.1 DÈfinitions et concepts de base . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.1.1 Les lois usuelles en statistique . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.1.2 Moyenne et variance empirique . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.2 Mode de convergence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.2.1 Convergence en loi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 1.2.2 Convergence en probabilitÈ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 1.2.3 Convergence en moyenne quadratique . . . . . . . . . . . . . . 12 1.2.4 Convergence presque s˚re . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 1.2.5 Liens entre les types de convergence . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.3 Loi forte des grands nombres . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.4 Loi faible des grands nombres . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.5 Thèorème centrale limite . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2 Intervalles de confiance 15 2.1 Mèthode d'estimation ponctuelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.1.1 DÈffinition et propriÈtÈs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.1.2 Estimation de la moyenne . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.1.3 Estimation de la variance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.1.4 Estimation d'une proportion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2 MÈthodes d'estimation principales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.2.1 Mèthode des moments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.2.2 Mèthode du maximum de vraisemblance (MV) . . . . . . . . . 20 2.3 Construction d'un intervalle de conÖance . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2.3.1 Intervalles de conffiance pour les paramètres gaussiens . . . . . 22 2.4 Simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 Conclusion 29 Bibliographie 30 Annexe A : Logiciel R 31 2.5 Quíest-ce-que le langage R ? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 Annexe B : AbrÈviations et Notations 32 |
Disponibilité (1)
| Cote | Support | Localisation | Statut |
|---|---|---|---|
| MM/1308 | Mémoire master | bibliothèque sciences exactes | Consultable |
