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Ancienne sujet de Statistiques-Probabilité IFORD cm Concours B annee 2018
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Description :

Ancienne sujet de Statistiques-Probabilité IFORD cm Concours B annee 2018. Fondé en 1971, l’Institut de Formation et de Recherche Démographiques (IFORD) est un organisme interétatique regroupant 26 Etats d’Afrique francophone et de l’Océan Indien.

En plus de 40 ans d’existence, l’IFORD a assuré la formation de plusieurs centaines de démographes africains et il s’est affirmé comme un acteur majeur de la recherche en matière de « Population et Développement » sur le continent. L’IFORD fournit également à ses états membres et à ses partenaires son expertise pour la collecte, le traitement et l’analyse des données démographiques et sociales, ainsi que pour la définition et la mise en œuvre des politiques de population. Le siège de l’IFORD est situé à Yaoundé (Cameroun) et les locaux d’enseignement sont sur le campus de l’Université de Yaoundé-1 à NGOA-EKELLE.

Le programme de l’épreuve de probabilités et statistique (Concours B)

 I.  Statistique descriptive

1.   Objet de la statistique descriptive, unités statistiques, caractères qualitatifs, caractères quantitatifs, variables statistiques discrètes, variables statistiques continues.

2.   Distributions statistiques à un caractère : tableaux statistiques, représentation graphique.

3.    Description numérique d'une variable statistique : caractéris- tiques de tendance centrale (médiane, mode, moyenne) ; caractéristiques de dispersion (différences, écarts, écart quadratique moyen, quartiles, moments centrés, moments non centrés) ; caractéristiques de forme (coefficient d'asymétrie, coefficient d'aplatissement) ; caractéristiques de concentration (courbe de concentration, indice de concentration médiale).

4.    Ajustement d'une distribution observée à une distribution théorique (loi binomiale, loi de Poisson, loi gamma, loi normale, loi lognormale, loi de Pareto).

5.    Distributions statistiques à deux caractères: tableaux statistiques, distributions marginales, distributions conditionnelles, indépendance, liaison fonctionnelle, représentation graphique, papiers fonctionnels.

6.    Description numérique des séries statistiques à deux caractères 
quantitatifs; distributions marginales et conditionnelles, moyennes et variances marginales, moyennes et variances conditionnelles, courbes de régression, rapport de corrélation, coefficient de corrélation linéaire, principe de l’ajustement linéaire et droite des moindres carrés.

7.    Séries chronologiques : composantes d'une série chronologique, 
méthode analytique et méthodes empiriques d'analyse d'une 
série chronologique.

II. Probabilités

1.   Analyse combinatoire : arrangement avec et sans répétition, permutations avec et sans répétition, combinaisons avec et sans répétition.

2.    Notion de probabilité : événements, espace de probabilités, mesure de probabilité.

3.    Axiome des probabilités totales, axiome des' probabilités composées (probabilité conditionnelle, indépendance entre événements) ; théorème de Bayes.

4.    Les schémas de tirages probabilistes : tirage exhaustif, tirage bernouillien, notion d'échantillon.

Variables aléatoires : variables aléatoires discrètes à une et deux dimensions, variables aléatoires continues à une ou deux dimensions, caractéristiques d'une variable aléatoire (moments centrés, moments non centrés), indépendance, liaison fonctionnelle, corrélation, décomposition de la variance.

5.    Fonctions génératrices des moments.

6.    Principales lois d'usage courant : lois à une dimension (loi uniforme discrète, loi uniforme continue, loi de Bemouilli, loi binômiale, loi de Poisson, loi gamma, loi normale, loi log-normale, loi béta, loi du X2, loi de Fisher-Snedecor, loi de Student), loi normale à deux dimensions.

7.    Fonctions de variables aléatoires : fonction d'une variable aléatoire, fonction de plusieurs variables aléatoires, addition de 
variables aléatoires.

8.    Convergences stochastiques et applications : inégalité de Bienaymé-Tchebychev, convergence en loi, convergence en probabilité, loi faible des grands nombres, théorème central limite.

 III. Statistique mathématique

1.   Estimation ponctuelle : estimation d'un ou plusieurs paramètres d'une loi de probabilité ; estimation d'une ou de plusieurs 
caractéristiques d'une population finie.

 2.    Estimation par intervalles.

3. Test d'adéquation du khy 2.

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Super User (kamerpower)
Envoyé le :
24 Mar 2024
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18 Feb 2019
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