1.2 KiB
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Introduction
On parle de phénomènes aléatoires car nous ne contrôlons pas tout les paramètres de ces évènements.
Nous appliquons alors différentes méthodes d'analyse statistiques.
Méthode
- Statistique descriptive: Peu vu dans ce cours, Se concentre sur les données elle même pour en tirer des conclusions.
- Inférence Statistiques: Déduire d'un échantillon de données, des propriétés intrinsèque.
Méthode générale
- Construction d'un échantillon (Observation) -> non vu en cours.
- Exploration des données (Statistique descriptive) -> peu vu en cours.
- Modèle probabiliste.
- ex: Le nombre de voiture \(\sim \mathbb{P}(\lambda) \) (suit une loi de poisson)
- Estimation du/des paramètres inconnus (inférence)
- Prédiction
Le cours porte principalement sur le point 3 et 4
Stats vs Proba
- La Probabilité: Théorie abstraite, mathématique, qui donne un sens à la notion de hasard. Fournit des modèles théoriques pour l'analyse aléatoire.
- Les Statistiques: Méthode pour determiner le meilleur modèle probabiliste pour représenter un phénomène concret, basé sur des observations.
Les statistiques utilisent régulièrement les probas.