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STATISTIQUE Gilles Mauffrey Bureau 5-W2 Tel 7261 OBJECTIFS L'objectif de ce cou

STATISTIQUE Gilles Mauffrey Bureau 5-W2 Tel 7261 OBJECTIFS L'objectif de ce cours est de permettre aux étudiants d'HEC en Formation Fondamentale de comprendre les principes de base des méthodes statistiques utilisées dans les entreprises et d’en appréhender les limites. La Statistique est une discipline regroupant des techniques et méthodes permettant de collecter des données les organiser pour décrire et résumer expliquer et modéliser leur évolution et leur variabilité Les données utiles une entreprise étant de plus en plus nombreuses, il est nécessaire de les recueillir par des méthodes "fiables", pour pouvoir en tirer des conclusions sur l'ensemble de la population : Sondages Inférence statistique : Estimation et Tests Les traitements statistiques interviennent sous deux formes : La structuration des données lorsqu'il s'agit de décrire, en les visualisant ou en les résumant, une masse importante de données, ceci afin de mieux comprendre un phénomène étudié; outils de première approche d'un domaine ou outils de synthèse, ces méthodes sont fréquemment utilisées en marketing et en sciences humaines. La modélisation lorsqu'il s'agit de construire un modèle mathématique d'une réalité observée; on rencontre fréquemment une telle démarche en Finance, en Production, en Comptabilité ou en Economie. L'analyse factorielle, l'analyse des proximités, des préférences, la typologie correspondent plus au premier type de méthodes. La régression multiple, la régression logistique, la segmentation, l'analyse discriminante, l'analyse des séries chronologiques correspondent au second type d'approche statistique. Ces différents thèmes sont enseignés dans la formation fondamentale et dans des électifs plus spécialisés. CONTENU DU COURS Les thèmes suivants seront traités lors de ce cours Statistiques descriptive • Concepts de base : population, unités statistiques, variables statistiques • Etude d'une variable : Résumés statistiques (tendance centrale, dispersion), représentations graphiques (histogrammes, boites à moustaches, courbe Q-Q) • Etude de deux variables : liaison( étude graphique), tableaux croisés, indicateurs de liaison entre deux variables (covariance, corrélation) Inférence statistique • Sondage, échantillon • Estimation d'un paramètre : estimation ponctuelle, précision, estimation par intervalle, taille d'un échantillon • Test statistiques : les hypothèses et les erreurs, tests de comparaison bilatéral et unilatéral. La régression linéaire • Notion de modèle statistique • Hypothèses du modèle de la régression linéaire • Estimation des coefficients • Tests du modèle (Fisher global, Student et Fisher partiel) • Construction et validation d'un modèle METHODES PEDAGOGIQUES La présentation des différentes méthodes s'effectue à deux niveaux : Théorique Il est important de connaître le modèle mathématique formant l'hypothèse de travail. La diversité des origines des étudiants HEC nous impose de limiter au minimum, et donc à l'essentiel, l'étude des bases mathématiques des modèles. Précisons cependant que cette restriction ne nous paraît pas être un handicap à l'utilisation des méthodes quantitatives en gestion. L'objectif du cours étant plus de permettre à de futurs gestionnaires de dialoguer avec des spécialistes que de former des experts. Pratique Chaque méthode est illustrée par des exercices préparés par les étudiants, nous utiliserons le logiciel SPSS (Statistical Package for Social Sciences), disponible sur le Campus. Deux séances de travaux pratiques seront consacrées à la pratique de ce logiciel. Un cas final sera à remettre par groupe de 5 étudiants au maximum. Il est recommandé aux étudiants d'installer ce logiciel sur leur ordinateur (se renseigner auprès des Moyens Informatiques du Campus). CONTROLE DES CONNAISSANCES Il est organisé de la manière suivante : Un projet informatique SPSS à préparer par groupe de 5 étudiants au plus (Easton agency 30%) Un test final individuel (70%) Il est nécessaire d’avoir une moyenne entre la note au projet et la note au test individuel au moins égale à 10/20 pour obtenir la validation du cours. PROJET STATISTIQUE Pour le projet SPSS à remettre, il est impératif de rédiger un rapport professionnel, tant au niveau de la forme que du fond. Votre travail doit être soigné et approfondi. Un des objectifs du cours est l’apprentissage du logiciel SPSS. Il est donc obligatoire de travailler le cas avec ce logiciel. Site WEB Les documents du cours et les fichiers de données sont disponibles sur le site : www.hec.fr/mauffrey à la rubrique Statistique. Table des matières 1. STATISTIQUES DESCRIPTIVES.............................................................................................. 5 1.1. Vocabulaire de la statistique ...................................................................................................... 5 1.2. Collecte données – Tableau statistique...................................................................................... 6 1.3. Statistiques descriptives d'une variable .................................................................................... 6 1.4. Statistiques descriptives d'un couple de variables ................................................................. 10 2. SONDAGE-ESTIMATION......................................................................................................... 15 2.1. Un exemple. ............................................................................................................................... 15 2.2. Constitution d’un échantillon .................................................................................................. 17 2.3. Estimation – Estimateur........................................................................................................... 19 2.4. Estimation par intervalle, précision d’un sondage................................................................. 23 2.5. Annexe 1 : La loi de Student .................................................................................................... 31 2.6. Annexe 2 : Intervalle de confiance de la variance.................................................................. 32 3. EXERCICES ESTIMATION ..................................................................................................... 33 3.1. : RadioLook............................................................................................................................... 33 3.2. La société ABC.......................................................................................................................... 33 3.3. Une foire au vin ......................................................................................................................... 33 3.4. Une société d’études …............................................................................................................. 34 3.5. La société UVJM....................................................................................................................... 34 3.6. La société de contrôle et de régulation (d’après J. Obadia).................................................. 35 3.7. La société de contrôle et de régulation – Deuxième partie.................................................... 37 4. TESTS D'HYPOTHESE.......................................................................................................... 39 4.1. Un exemple ................................................................................................................................ 39 4.2. Généralités................................................................................................................................. 39 4.3. Comparaison d'un pourcentage à un standard...................................................................... 40 4.4. Application à notre exemple..................................................................................................... 46 4.5. Comparaison d'une moyenne à un standard.......................................................................... 47 4.6. Comparaison de deux pourcentages........................................................................................ 51 5. EXERCICES SUR LES TESTS D'HYPOTHESE.................................................................... 57 5.1. Taux de phosphate .................................................................................................................... 57 5.2. AntiSmoke ................................................................................................................................. 57 5.3. Le groupe de presse AES.......................................................................................................... 58 5.4. Contrôle de qualité.................................................................................................................... 58 5.5. Rola-Cola contre Moka-Cola ................................................................................................... 58 5.6. La société SVC........................................................................................................................... 59 5.7. Télémara.................................................................................................................................... 60 5.8. La société Votre Santé .............................................................................................................. 61 5.9. La société Bricoplus .................................................................................................................. 62 5.10. Une enquête de satisfaction .................................................................................................... 62 5.11. Exercice 11 : La Société Sogec (d'après J. Obadia) ............................................................. 63 6. ANNEXE : TEST DU KHI-DEUX............................................................................................. 65 6.1. Formalisation du problème...................................................................................................... 65 6.2. Tableaux croisés ou de contingence (observé et théorique)................................................... 65 6.3. Distance du Chi2 – Test............................................................................................................ 66 6.4. Utilisation de SPSS.................................................................................................................... 68 6.5. Exercice : La société LOCVIDEO (fichier Videos.sav) ......................................................... 69 7. LA REGRESSION LINEAIRE.................................................................................................. 70 7.1. Un exemple (fichier Pubradio.sav) .......................................................................................... 70 7.2. La notion de modèle en statistique .......................................................................................... 70 7.3. Le modèle de régression linéaire.............................................................................................. 73 7.4. Utilisation de SPSS pour la régression.................................................................................... 83 7.5. Pratique de la régression - Analyse d'un listing de régression – Choix d'un modèle.......... 85 7.6. Les variables qualitatives dans le modèle de régression........................................................ 89 7.7. La régression pas à pas............................................................................................................. 94 8. EXERCICES DE REGRESSION LINEAIRE........................................................................ 100 8.1. Régression simple : Prix des forfaits de ski (Forfait.sav) .................................................... 100 8.2. L'entreprise Elec (Elec.sav).................................................................................................... 103 8.3. Les stylos Runild (Runild.sav) ............................................................................................... 112 8.4. Produits frais (fichier pfrais.xls)............................................................................................ 120 Statistiques descriptives Page 5 1. STATISTIQUES DESCRIPTIVES Nous présenterons ici le vocabulaire de la statistique et les éléments de base de la statistique descriptive à une et deux variables. 1.1.Vocabulaire de la statistique Population La population P est l'ensemble des éléments (objets, personnes ….) satisfaisant à une définition commune auxquels on s'intéresse au cours d'une étude. Chaque élément de la population est appelé unité statistique ou individu. On notera N la taille de cette population (cette taille n'est pas toujours connue avec exactitude) Exemples : 1 – Ensemble des Français se connectant au moins une heure par jour à Internet. 2 – Ensemble des comptes clients d'une entreprise 3 – Ensemble des consommateurs achetant des produits frais en hypermarché. Variables Une variable statistique X est une application qui à chaque individu ou unité statistique associe une valeur prise dans un ensemble E . Cette valeur peut être numérique ou non. Suivant la nature de l'ensemble E , on distingue trois types de variables statistiques : • Les variables quantitatives associées à une caractéristique mesurable de la population, dans ce cas l'ensemble E est un sous ensemble de l'ensemble des nombre réels, par exemple l'âge, le montant d'une facture, le temps de connexion etc… • Les variables qualitatives qui permettent d'organiser la population en classe, par exemple la profession, le fait d'acheter sur internet, la marque du produit acheté, la satisfaction du consommateur, les tranches d'âge etc… On fait parfois la distinction entre les variables qualitatives nominales où les classes sont sans hiérarchie (CSP, département,…) et les variables qualitatives ordinales pour les quelles les classes adjacentes peuvent être regroupées (tranches d'âge, degré de satisfaction..). La valeur prise par la variable X pour l'individu i sera notée i x . Paramètre Un paramètre θ θ θ θ est une valeur numérique associée à une population P et une variable X . La valeur de ce paramètre est calculée à partir des N valeurs prises par la variable X : ( ( ( ( ) ) ) ) N x x x f , , , 2 1 K = = = = θ θ θ θ Pour connaître la valeur d'un paramètre, il faut donc connaitre chacune des valeurs prises par la variable. Exemples : • Temps moyen passé sur les sites de recherche Statistiques descriptives Page 6 • Pourcentage d'internautes faisant des achats sur Internet • Moyenne et écart-type des comptes clients • Coefficients de corrélation entre deux variables • Coefficient d'une variable dans une équation de régression…. Remarque uploads/Management/ statistique-avec-spss-livre.pdf