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Questions and Answers
Quelles sont les deux objectifs des statistiques inférentielles?
Quelles sont les deux objectifs des statistiques inférentielles?
Les deux objectifs des statistiques inférentielles sont de dégager des conclusions fiables et de garantir des résultats valides.
Quel est le symbole utilisé pour représenter la moyenne de la population ?
Quel est le symbole utilisé pour représenter la moyenne de la population ?
Le symbole utilisé pour représenter la moyenne de la population est μ (mu).
Quel est le symbole utilisé pour représenter l'écart type de la population ?
Quel est le symbole utilisé pour représenter l'écart type de la population ?
Le symbole utilisé pour représenter l'écart type de la population est σ (sigma).
Quel est le symbole utilisé pour représenter la variance de la population ?
Quel est le symbole utilisé pour représenter la variance de la population ?
Que signifie l'abréviation « N » dans le contexte des statistiques ?
Que signifie l'abréviation « N » dans le contexte des statistiques ?
L'échantillonnage est utilisé uniquement par les statisticiens.
L'échantillonnage est utilisé uniquement par les statisticiens.
Quelles sont les deux principales raisons pour lesquelles la population entière est impossible à étudier ?
Quelles sont les deux principales raisons pour lesquelles la population entière est impossible à étudier ?
Flashcards
Statistiques inférentielles
Statistiques inférentielles
Méthode statistique permettant de tirer des conclusions fiables sur une population à partir d'un échantillon.
Population
Population
Ensemble complet des données.
Echantillon
Echantillon
Sous-ensemble de la population.
Moyenne population
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Moyenne échantillon
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Écart-type population
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Écart-type échantillon
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Taille population
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Variance Echantillon
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Variance Population
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Taille échantillon
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Pourcentage Population
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Pourcentage Echantillon
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Importance de l'échantillonnage
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Coût élevé
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Indisponibilité
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Inférential
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Étude statistique
Étude statistique
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Décision précise
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Study Notes
Statistiques inférentielles
- Toute décision doit être prise sur des bases précises et rigoureuses
- Pour cela, il faut réaliser des études
- Objectifs des statistiques inférentielles : dégager des conclusions fiables et garantir des résultats valides
Concepts de la théorie de l'échantillonnage
- Population : totalité des unités de la population cible en considérant des études sur des segments ou sous-ensembles
- Echantillon : sous-ensemble de la population étudiée
Symboles et Population
| Symboles | Population | Echantillon |
|---|---|---|
| Moyenne | µ(mu) | m |
| Ecart-type | σ(sigma) | s |
| Taille | N | n |
| Pourcentage | π | p |
| Variance | σ² | s² |
Importance de l'échantillonnage
- L'échantillonnage est utile non seulement pour les statisticiens, mais aussi dans la vie courante
- La population entière est impossible à observer à cause du coût élevé
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Description
Ce quiz porte sur les concepts de base des statistiques inférentielles et de la théorie de l'échantillonnage. Vous apprendrez l'importance de l'échantillonnage et la signification des symboles utilisés dans les études statistiques. Testez vos connaissances pour garantir des résultats valides et fiables.
