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Etude comparative des effectifs du cheptel bovin dans l'ex-province du katanga et dans la province du sud kivu

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par Cherif NGOY KYAKAYEMBE
INSTITUT SUPÉRIEUR DE STATISTIQUE LUBUMBASHI  - G3 STATISTIQUE  2015
  

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I.2. APPROCHE THEORIQUE SUR LA STATISTIQUE

a. LA THEORIE DE L'ECHANTILLONNAGE

La théorie de l'échantillonnage est l'étude de la liaison existant entre une population et un échantillon de cette population. Son importance est fondamentale pour estimer les quantités qui caractérisent une population (moyenne, variance, fréquence, etc.) que l'on appelle souvent statistique de l'échantillon ou tout simplement statistique. Il s'agit ici d'un problème d'estimation.

La théorie d'échantillonnage permet également de savoir si les différences observées entre deux échantillons sont dues au hasard ou si elles sont réellement significatives.11

Dans notre travail nous sommes appelés à résoudre le problème qui consiste à savoir si il y a une différence significative entre les effectifs du cheptel bovin dans les deux provinces du Katanga et du Sud-Kivu. Pour se faire nous allons-nous servir de tests de significations, de tests d'hypothèses et de l'analyse de la variance dont l'importance est grande dans la théorie de la décision.

b. LA THEORIE STATISTIQUE DE L'ESTIMATION

Le point précèdent a montré comment la théorie de l'échantillonnage permettra d'obtenir de l'information à partir de l'échantillon tiré au hasard dans une population.

Du point de vue pratique, il est souvent plus important de pouvoir obtenir des informations à partir d'échantillons. Un des problèmes important est d'estimer les paramètres d'une population (moyenne, variance, écart-type) à partir des statistiques d'échantillon tirées de cette population.

Si la moyenne d'un échantillon est égale au paramètre de la population correspondante on dit que la statistique est un estimateur non biaisé de ce paramètre ; dans le cas contraire on dit que l'on a un estimateur biaisé.

11 Cours de stat appliquée II, Jimmy MALAMBA, G2 STAT ISS ; 2015-2016, inédit.

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c. LA THEORIE STATISTIQUE DE LA DECISION

Dans la pratique, on est souvent appelé a prendre des décisions diverses au sujet d'une population, comme c'est le cas de notre travail, à partir des informations que donne un échantillon. De telle décisions sont appelées décision statistiques.

d. LES HYPOTHESES STATISTIQUES

Pour parvenir à une décision, il est commode de faire des hypothèses sur la population correspondante. De telles hypothèses peuvent être vraies ou fausses, ce sont des hypothèses statistiques. Elles sont en générale des affirmations relatives à la distribution de la probabilité de la population.

La théorie de tests des hypothèses consiste à confronter deux hypothèses :

? Hypothèse nulle (privilégie) H0

? Hypothèse alternative (antagoniste) H1

Accepter H0 c'est décider que la différence observée entre la réalité et l'hypothèse est entièrement attribuée aux fluctuations dues au hasard, de l'échantillonnage.

Accepter H1 c'est décider que la différence, observée entre la réalité et l'hypothèse provient d'une cause systématique.

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