1-1 - A quelle condition sur la nature de la variable X peut-on définir sa moyenne? X doit être numérique.

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "1-1 - A quelle condition sur la nature de la variable X peut-on définir sa moyenne? X doit être numérique."

Transcription

1 Partiel novembre Exercice I A quelle condition sur la nature de la variable X peut-on définir sa moyenne? X doit être numérique Qu appelle-t-on premier décile d une distribution? La valeur x telle que F(x)=0,1 ou la plus grande valeur des 10% plus petits individus de l'échantillon étant une valeur de X et F sa fonction de répartition (fréquences cumulées), que désigne la notation F(12)? La proportion des individus de l'échantillon pour laquelle la valeur de X est Que représentent les notations nij et n.j? Donner une expression ou une formule qui les lie. nij est l'effectif de la modalité ij ; n.j est la somme de la jème colonne ; n.j = n1j+..+nkj = i=1,k nij Dans un tableau de contingence XxY, les sommes des effectifs des distributions marginales de X et de Y sont égales : quel est ce nombre? La taille de l'échantillon XxY étant une distribution conjointe, combien X a-t-elle de distributions conditonnelles? Autant que Y a de modalités. Cours de statistiques II - Correction du premier partiel eol - 2 décembre Page 1

2 1-7 - Si les distributions conditionnelles en fréquences de X sont égales, les distributions conditionnelles en fréquences de Y sont identiques : vrai ou faux? Vrai car X et Y sont indépendantes Si m est une modalité de X, que représente E/m? L'ensemble des individus de l'échantillon pour lesquels la mesure de X est m m est une modalité de X, m une modalité de Y ; l effectif marginal de m est égal à 78 et la fréquence de la modalité m de X/m est 28,2% : quel est l effectif de la modalité conjointe (m, m )? 28,2 pour cent de 78 arrondis à la plus proche valeur entière : Qu'entend-on par «effectif d'une modalité conjointe (m, m') sous hypothèse d'indépendance»? Comment le calcule-t-on? L'effectif qu'on devrait observer pour cette modalité si X et Y étaient indépendantes, à distributions de X et Y constantes Comment calcule-t-on le Khi2 d'indépendance d'un tableau de contingence? Peut-il être négatif? On fait la somme des contributions au Khi2 des modalités conjointes. Non : c'est une somme de nombres positifs ou nuls. Cours de statistiques II - Correction du premier partiel eol - 2 décembre Page 2

3 Quelle est la différence entre indépendance et indépendance statistique? X et Y sont indépendantes si le Khi2 est nul ; elles sont statistiquement indépendantes si le Khi2 est petit et peut être considéré comme un effet du choix de l'échantillon. Cours de statistiques II - Correction du premier partiel eol - 2 décembre Page 3

4 Exercice II - X est le nombre d habitants d une commune. La mesure de X sur un échantillon de 1000 communes a donné les résultats suivants : [1-100[ [ [ [ [ [ [ [ ] Tableaux de résultats Modalités [1-100[ [ [ [ [ [ [[ ] Total Effectifs Amplitude Densité 1,28 2,17 1,14 0,40 0,11 Centre 50, ni*ci 6413, , Déterminer le mode de X Le tableau indique que la seconde modalité [ [ est la plus dense (effectif par unité d'amplitude) : c'est donc le mode Calculez sa moyenne On prend le centre comme représentation numérique d'une modalité ; la moyenne est la somme pondéré des centres ; on la calcule ici par la formule ( i=1,k ni.*ci)/n = ,5/1000 = 479,26 Cours de statistiques II - Correction du premier partiel eol - 2 décembre Page 4

5 2-3 - Evaluer sa médiane La modalité [ [ contient la médiane puisque F(200)=34,4<0,5 et F(500)=68,7>0,5 ; on peut l'estimer par la formule : Me = *(50-34,4)/34,3 = 336, Construire proprement l'histogramme de de la distribution de X, en plaçant la médiane. On place les bornes des modalités ; au-dessus de chaque intervalle on trace un rectangle de hauteur égal à la densité (proportionnel à l'effectif). 2,33 2 1,66 1,33 1 0,66 0,33 0 Me Quelle est la surface de la portion de l histogramme située à droite de la médiane? 0,5 par définition de la médiane. Cours de statistiques II - Correction du premier partiel eol - 2 décembre Page 5

6 Exercice III - Distribution des notes à une épreuve (X) selon l appartenance à un groupe (Y). X-Note / Y-Groupe G1 G2 G3 de 0 à 4 exclu de 4 à 8 exclu de 8 à 12 exclu de 12 à 16 exclu de 16 à Combien vaut n23 et n.1? n23 vaut 24 et n (somme de la première colonne). 3-2 Calculer, en pourcentages, la distribution de X conditionnée par la modalité G1 et la distribution marginale de X. Ces deux distributions suffisent-elles à établir l'indépendance de X et Y? Le pourcentage de la modalité i pour X/Y=j est par définition le nombre nij/n.j On trouve : Modalités [0-4[ [4-8[ [8-12[ [12-16[ [16-20] Total X/G1-eff X/G1-% 4% 14% 26% 36% 20% 100 X-eff X-% 6,2% 18,5% 21,3% 34,7% 19,3% 100 Cours de statistiques II - Correction du premier partiel eol - 2 décembre Page 6

7 Non car elles sont différentes ; mais X et Y sont peut-être statistiqument indépendantes. 3-3 Calculer la distribution de Y conditionnée par la modalité 8 à 12, en pourcentages. De même duale on trouve : Modalités G1 G2 G3 Total Y/8-12-eff Y/8-12-% 40,6% 34,4% 25,0% Calculer puis tracer sur un même graphique les fonctions de répartition conditionnelles de X ; placer les médianes conditionnelles. Bornes X/G1-% X/G2-% X/G3-% Cours de statistiques II - Correction du premier partiel eol - 2 décembre Page 7

8 X/G X/G3 X/G Pour la modalité conjointe (12à16, G3), calculer l'effectif sous hypothèse d'indépendance de X et Y, puis la contribution au Khi2. ñij est donné par la formule ni. * n.j / n On trouve : ñ43 = 150*156/450 = 52 La contribution au khi2 de la modalité ij est donné par la formule (nij-ñij) 2 /ñij On trouve pourla modalité 43 : (52-42)*(52-42)/52 = 1,92 Cours de statistiques II - Correction du premier partiel eol - 2 décembre Page 8

Statistiques Descriptives à une dimension

Statistiques Descriptives à une dimension I. Introduction et Définitions 1. Introduction La statistique est une science qui a pour objectif de recueillir et de traiter les informations, souvent en très grand nombre. Elle regroupe l ensemble des

Plus en détail

Statistique : Résumé de cours et méthodes

Statistique : Résumé de cours et méthodes Statistique : Résumé de cours et méthodes 1 Vocabulaire : Population : c est l ensemble étudié. Individu : c est un élément de la population. Effectif total : c est le nombre total d individus. Caractère

Plus en détail

Annexe commune aux séries ES, L et S : boîtes et quantiles

Annexe commune aux séries ES, L et S : boîtes et quantiles Annexe commune aux séries ES, L et S : boîtes et quantiles Quantiles En statistique, pour toute série numérique de données à valeurs dans un intervalle I, on définit la fonction quantile Q, de [,1] dans

Plus en détail

Chapitre 3. Les distributions à deux variables

Chapitre 3. Les distributions à deux variables Chapitre 3. Les distributions à deux variables Jean-François Coeurjolly http://www-ljk.imag.fr/membres/jean-francois.coeurjolly/ Laboratoire Jean Kuntzmann (LJK), Grenoble University 1 Distributions conditionnelles

Plus en détail

Logiciel XLSTAT version 7.0. 40 rue Damrémont 75018 PARIS

Logiciel XLSTAT version 7.0. 40 rue Damrémont 75018 PARIS Logiciel XLSTAT version 7.0 Contact : Addinsoft 40 rue Damrémont 75018 PARIS 2005-2006 Plan Présentation générale du logiciel Statistiques descriptives Histogramme Discrétisation Tableau de contingence

Plus en détail

1. Vocabulaire : Introduction au tableau élémentaire

1. Vocabulaire : Introduction au tableau élémentaire L1-S1 Lire et caractériser l'information géographique - Le traitement statistique univarié Statistique : le terme statistique désigne à la fois : 1) l'ensemble des données numériques concernant une catégorie

Plus en détail

UNE REPRESENTATION GRAPHIQUE DE LA LIAISON STATISTIQUE ENTRE DEUX VARIABLES ORDONNEES. Éric TÉROUANNE 1

UNE REPRESENTATION GRAPHIQUE DE LA LIAISON STATISTIQUE ENTRE DEUX VARIABLES ORDONNEES. Éric TÉROUANNE 1 33 Math. Inf. Sci. hum., (33 e année, n 130, 1995, pp.33-42) UNE REPRESENTATION GRAPHIQUE DE LA LIAISON STATISTIQUE ENTRE DEUX VARIABLES ORDONNEES Éric TÉROUANNE 1 RÉSUMÉ Le stéréogramme de liaison est

Plus en détail

Statistiques avec la graph 35+

Statistiques avec la graph 35+ Statistiques avec la graph 35+ Enoncé : Dans une entreprise, on a dénombré 59 femmes et 130 hommes fumeurs. L entreprise souhaite proposer à ses employés plusieurs méthodes pour diminuer, voire arrêter,

Plus en détail

Séries Statistiques Simples

Séries Statistiques Simples 1. Collecte et Représentation de l Information 1.1 Définitions 1.2 Tableaux statistiques 1.3 Graphiques 2. Séries statistiques simples 2.1 Moyenne arithmétique 2.2 Mode & Classe modale 2.3 Effectifs &

Plus en détail

Durée de L épreuve : 2 heures. Barème : Exercice n 4 : 1 ) 1 point 2 ) 2 points 3 ) 1 point

Durée de L épreuve : 2 heures. Barème : Exercice n 4 : 1 ) 1 point 2 ) 2 points 3 ) 1 point 03 Mai 2013 Collège Oasis Durée de L épreuve : 2 heures. apple Le sujet comporte 4 pages et est présenté en livret ; apple La calculatrice est autorisée ; apple 4 points sont attribués à la qualité de

Plus en détail

Chapitre 6 Test de comparaison de pourcentages χ². José LABARERE

Chapitre 6 Test de comparaison de pourcentages χ². José LABARERE UE4 : Biostatistiques Chapitre 6 Test de comparaison de pourcentages χ² José LABARERE Année universitaire 2010/2011 Université Joseph Fourier de Grenoble - Tous droits réservés. Plan I. Nature des variables

Plus en détail

PLAN STATISTIQUE AUTOMOBILE DU QUÉBEC Définitions

PLAN STATISTIQUE AUTOMOBILE DU QUÉBEC Définitions PLAN STATISTIQUE AUTOMOBILE DU QUÉBEC Définitions Juillet 2014 N/Réf. : 930.01 Le Groupement des assureurs automobiles agit à titre d agence autorisée par l Autorité des marchés financiers. Ce document

Plus en détail

STATISTIQUES DESCRIPTIVES

STATISTIQUES DESCRIPTIVES 1 sur 7 STATISTIQUES DESCRIPTIVES En italien, «stato» désigne l état. Ce mot à donné «statista» pour «homme d état». En 1670, le mot est devenu en latin «statisticus» pour signifier ce qui est relatif

Plus en détail

t 100. = 8 ; le pourcentage de réduction est : 8 % 1 t Le pourcentage d'évolution (appelé aussi taux d'évolution) est le nombre :

t 100. = 8 ; le pourcentage de réduction est : 8 % 1 t Le pourcentage d'évolution (appelé aussi taux d'évolution) est le nombre : Terminale STSS 2 012 2 013 Pourcentages Synthèse 1) Définition : Calculer t % d'un nombre, c'est multiplier ce nombre par t 100. 2) Exemples de calcul : a) Calcul d un pourcentage : Un article coûtant

Plus en détail

STATISTIQUES DESCRIPTIVES

STATISTIQUES DESCRIPTIVES STATISTIQUES DESCRIPTIVES ORGANISATION DES DONNÉES Etude de population 53 784 56 28 4 13 674 8375 9974 60 Consommation annuelle du lait Dossier n 1 Juin 2005 Tous droits réservés au réseau AGRIMÉDIA Conçu

Plus en détail

Couples de variables aléatoires discrètes

Couples de variables aléatoires discrètes Couples de variables aléatoires discrètes ECE Lycée Carnot mai Dans ce dernier chapitre de probabilités de l'année, nous allons introduire l'étude de couples de variables aléatoires, c'est-à-dire l'étude

Plus en détail

Statistiques 0,14 0,11

Statistiques 0,14 0,11 Statistiques Rappels de vocabulaire : "Je suis pêcheur et je désire avoir des informations sur la taille des truites d'une rivière. Je décide de mesurer les truites obtenues au cours des trois dernières

Plus en détail

Programmation linéaire

Programmation linéaire 1 Programmation linéaire 1. Le problème, un exemple. 2. Le cas b = 0 3. Théorème de dualité 4. L algorithme du simplexe 5. Problèmes équivalents 6. Complexité de l Algorithme 2 Position du problème Soit

Plus en détail

BACCALAURÉAT PROFESSIONNEL EPREUVE DE TRAVAUX PRATIQUES DE SCIENCES PHYSIQUES SUJET A.1

BACCALAURÉAT PROFESSIONNEL EPREUVE DE TRAVAUX PRATIQUES DE SCIENCES PHYSIQUES SUJET A.1 TP A.1 Page 1/5 BACCALAURÉAT PROFESSIONNEL EPREUVE DE TRAVAUX PRATIQUES DE SCIENCES PHYSIQUES SUJET A.1 Ce document comprend : - une fiche descriptive du sujet destinée à l examinateur : Page 2/5 - une

Plus en détail

INTRODUCTION À L ANALYSE FACTORIELLE DES CORRESPONDANCES

INTRODUCTION À L ANALYSE FACTORIELLE DES CORRESPONDANCES INTRODUCTION À L ANALYSE FACTORIELLE DES CORRESPONDANCES Dominique LAFFLY Maître de Conférences, Université de Pau Laboratoire Société Environnement Territoire UMR 5603 du CNRS et Université de Pau Domaine

Plus en détail

Représentation d une distribution

Représentation d une distribution 5 Représentation d une distribution VARIABLE DISCRÈTE : FRÉQUENCES RELATIVES DES CLASSES Si dans un graphique représentant une distribution, on place en ordonnées le rapport des effectifs n i de chaque

Plus en détail

SERIE 1 Statistique descriptive - Graphiques

SERIE 1 Statistique descriptive - Graphiques Exercices de math ECG J.P. 2 ème A & B SERIE Statistique descriptive - Graphiques Collecte de l'information, dépouillement de l'information et vocabulaire La collecte de l information peut être : directe:

Plus en détail

Analyse des correspondances avec colonne de référence

Analyse des correspondances avec colonne de référence ADE-4 Analyse des correspondances avec colonne de référence Résumé Quand une table de contingence contient une colonne de poids très élevé, cette colonne peut servir de point de référence. La distribution

Plus en détail

Soit la fonction affine qui, pour représentant le nombre de mois écoulés, renvoie la somme économisée.

Soit la fonction affine qui, pour représentant le nombre de mois écoulés, renvoie la somme économisée. ANALYSE 5 points Exercice 1 : Léonie souhaite acheter un lecteur MP3. Le prix affiché (49 ) dépasse largement la somme dont elle dispose. Elle décide donc d économiser régulièrement. Elle a relevé qu elle

Plus en détail

Introduction à la statistique descriptive

Introduction à la statistique descriptive Chapitre chapitre 1 Introduction à la statistique descriptive Les méthodes de la statistique descriptive (statistique déductive) permettent de mener des études à partir de données exhaustives, c est-à-dire

Plus en détail

Statistiques - Cours. 1. Gén éralités. 2. Statistique descriptive univari ée. 3. Statistique descriptive bivariée. 4. Régression orthogonale dans R².

Statistiques - Cours. 1. Gén éralités. 2. Statistique descriptive univari ée. 3. Statistique descriptive bivariée. 4. Régression orthogonale dans R². Statistiques - Cours Page 1 L I C E N C E S c i e n t i f i q u e Cours Henri IMMEDIATO S t a t i s t i q u e s 1 Gén éralités Statistique descriptive univari ée 1 Repr é s e n t a t i o n g r a p h i

Plus en détail

Enoncé et corrigé du brevet des collèges dans les académies d Aix- Marseille, Montpellier, Nice Corse et Toulouse en 2000. Énoncé.

Enoncé et corrigé du brevet des collèges dans les académies d Aix- Marseille, Montpellier, Nice Corse et Toulouse en 2000. Énoncé. Enoncé et corrigé du brevet des collèges dans les académies d Aix- Marseille, Montpellier, Nice Corse et Toulouse en 2000. Énoncé. I- ACTIVITES NUMERIQUES (12 points) Exercice 1 (3 points) On considère

Plus en détail

Introduction à l approche bootstrap

Introduction à l approche bootstrap Introduction à l approche bootstrap Irène Buvat U494 INSERM buvat@imedjussieufr 25 septembre 2000 Introduction à l approche bootstrap - Irène Buvat - 21/9/00-1 Plan du cours Qu est-ce que le bootstrap?

Plus en détail

Bac Blanc Terminale ES - Février 2011 Épreuve de Mathématiques (durée 3 heures)

Bac Blanc Terminale ES - Février 2011 Épreuve de Mathématiques (durée 3 heures) Bac Blanc Terminale ES - Février 2011 Épreuve de Mathématiques (durée 3 heures) Eercice 1 (5 points) pour les candidats n ayant pas choisi la spécialité MATH Le tableau suivant donne l évolution du chiffre

Plus en détail

Une variable binaire prédictrice (VI) et une variable binaire observée (VD) (Comparaison de pourcentages sur 2 groupes indépendants)

Une variable binaire prédictrice (VI) et une variable binaire observée (VD) (Comparaison de pourcentages sur 2 groupes indépendants) CIVILITE-SES.doc - 1 - Une variable binaire prédictrice (VI) et une variable binaire observée (VD) (Comparaison de pourcentages sur 2 groupes indépendants) 1 PRÉSENTATION DU DOSSIER CIVILITE On s intéresse

Plus en détail

Complément d information concernant la fiche de concordance

Complément d information concernant la fiche de concordance Sommaire SAMEDI 0 DÉCEMBRE 20 Vous trouverez dans ce dossier les documents correspondants à ce que nous allons travailler aujourd hui : La fiche de concordance pour le DAEU ; Page 2 Un rappel de cours

Plus en détail

CCP PSI - 2010 Mathématiques 1 : un corrigé

CCP PSI - 2010 Mathématiques 1 : un corrigé CCP PSI - 00 Mathématiques : un corrigé Première partie. Définition d une structure euclidienne sur R n [X]... B est clairement symétrique et linéaire par rapport à sa seconde variable. De plus B(P, P

Plus en détail

Cours 02 : Problème général de la programmation linéaire

Cours 02 : Problème général de la programmation linéaire Cours 02 : Problème général de la programmation linéaire Cours 02 : Problème général de la Programmation Linéaire. 5 . Introduction Un programme linéaire s'écrit sous la forme suivante. MinZ(ou maxw) =

Plus en détail

INFIRMIER(E) GRADUE(E) SPECIALISE(E) EN SANTE COMMUNAUTAIRE HAUTE ECOLE DE LA PROVINCE DE LIEGE PROFESSEUR : RENARD X.

INFIRMIER(E) GRADUE(E) SPECIALISE(E) EN SANTE COMMUNAUTAIRE HAUTE ECOLE DE LA PROVINCE DE LIEGE PROFESSEUR : RENARD X. INFIRMIER(E) GRADUE(E) SPECIALISE(E) EN SANTE COMMUNAUTAIRE HAUTE ECOLE DE LA PROVINCE DE LIEGE PROFESSEUR : RENARD X. Année scolaire 009-010 TABLE DES MATIERES CHAPITRE 1: Eléments de statistiques descriptives...

Plus en détail

CHAPITRE IX : Les appareils de mesures électriques

CHAPITRE IX : Les appareils de mesures électriques CHAPITRE IX : Les appareils de mesures électriques IX. 1 L'appareil de mesure qui permet de mesurer la différence de potentiel entre deux points d'un circuit est un voltmètre, celui qui mesure le courant

Plus en détail

UNIVERSITE DE TOULON UFR FACULTE DE DROIT REGLEMENT D EXAMEN ANNEE 2012/2017 LICENCE DROIT MENTION DROIT GENERAL

UNIVERSITE DE TOULON UFR FACULTE DE DROIT REGLEMENT D EXAMEN ANNEE 2012/2017 LICENCE DROIT MENTION DROIT GENERAL UNIVERSITE DE TOULON UFR FACULTE DE DROIT REGLEMENT D EXAMEN ANNEE 01/017 LICENCE DROIT MENTION DROIT GENERAL Les présentes règles s inscrivent dans le cadre réglementaire national défini par les tetes

Plus en détail

VI. Tests non paramétriques sur un échantillon

VI. Tests non paramétriques sur un échantillon VI. Tests non paramétriques sur un échantillon Le modèle n est pas un modèle paramétrique «TESTS du CHI-DEUX» : VI.1. Test d ajustement à une loi donnée VI.. Test d indépendance de deux facteurs 96 Différentes

Plus en détail

L ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES (A.C.P.) Pierre-Louis GONZALEZ

L ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES (A.C.P.) Pierre-Louis GONZALEZ L ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES (A.C.P.) Pierre-Louis GONZALEZ INTRODUCTION Données : n individus observés sur p variables quantitatives. L A.C.P. permet d eplorer les liaisons entre variables et

Plus en détail

Avis légal. I 2 FISCALLIANCE 2011 L Incorporation des Courtiers Immobiliers du Québec

Avis légal. I 2 FISCALLIANCE 2011 L Incorporation des Courtiers Immobiliers du Québec Avis légal L incorporation des courtiers est un sujet très complexe, lequel ne saurait évidemment être traité en profondeur dans le présent document. Ce fascicule vise à sensibiliser les courtiers quant

Plus en détail

Probabilités conditionnelles Loi binomiale

Probabilités conditionnelles Loi binomiale Fiche BAC ES 05 Terminale ES Probabilités conditionnelles Loi binomiale Cette fiche sera complétée au fur et à mesure Exercice n 1. BAC ES. Centres étrangers 2012. [RÉSOLU] Un sondage a été effectué auprès

Plus en détail

L exclusion mutuelle distribuée

L exclusion mutuelle distribuée L exclusion mutuelle distribuée L algorithme de L Amport L algorithme est basé sur 2 concepts : L estampillage des messages La distribution d une file d attente sur l ensemble des sites du système distribué

Plus en détail

Statistique Descriptive Élémentaire

Statistique Descriptive Élémentaire Publications de l Institut de Mathématiques de Toulouse Statistique Descriptive Élémentaire (version de mai 2010) Alain Baccini Institut de Mathématiques de Toulouse UMR CNRS 5219 Université Paul Sabatier

Plus en détail

Analyse en Composantes Principales

Analyse en Composantes Principales Analyse en Composantes Principales Anne B Dufour Octobre 2013 Anne B Dufour () Analyse en Composantes Principales Octobre 2013 1 / 36 Introduction Introduction Soit X un tableau contenant p variables mesurées

Plus en détail

Exercices sur le chapitre «Probabilités»

Exercices sur le chapitre «Probabilités» Arnaud de Saint Julien - MPSI Lycée La Merci 2014-2015 1 Pour démarrer Exercices sur le chapitre «Probabilités» Exercice 1 (Modélisation d un dé non cubique) On considère un parallélépipède rectangle de

Plus en détail

Les devoirs en Première STMG

Les devoirs en Première STMG Les devoirs en Première STMG O. Lader Table des matières Devoir sur table 1 : Proportions et inclusions....................... 2 Devoir sur table 1 : Proportions et inclusions (corrigé)..................

Plus en détail

6 ème. Rallye mathématique de la Sarthe 2013/2014. 1 ère épreuve de qualification : Problèmes Jeudi 21 novembre 2013

6 ème. Rallye mathématique de la Sarthe 2013/2014. 1 ère épreuve de qualification : Problèmes Jeudi 21 novembre 2013 Retrouver tous les sujets, les corrigés, les annales, les finales sur le site du rallye : http://sarthe.cijm.org I Stéphane, Eric et Christophe sont 3 garçons avec des chevelures différentes. Stéphane

Plus en détail

Baccalauréat S Antilles-Guyane 11 septembre 2014 Corrigé

Baccalauréat S Antilles-Guyane 11 septembre 2014 Corrigé Baccalauréat S ntilles-guyane 11 septembre 14 Corrigé EXERCICE 1 6 points Commun à tous les candidats Une entreprise de jouets en peluche souhaite commercialiser un nouveau produit et à cette fin, effectue

Plus en détail

Comparaison de fonctions Développements limités. Chapitre 10

Comparaison de fonctions Développements limités. Chapitre 10 PCSI - 4/5 www.ericreynaud.fr Chapitre Points importants 3 Questions de cours 6 Eercices corrigés Plan du cours 4 Eercices types 7 Devoir maison 5 Eercices Chap Et s il ne fallait retenir que si points?

Plus en détail

BACCALAURÉAT PROFESSIONNEL SUJET

BACCALAURÉAT PROFESSIONNEL SUJET SESSION 203 Métropole - Réunion - Mayotte BACCALAURÉAT PROFESSIONNEL ÉPREUVE E4 CULTURE SCIENTIFIQUE ET TECHNOLOGIQUE : MATHÉMATIQUES Toutes options Durée : 2 heures Matériel(s) et document(s) autorisé(s)

Plus en détail

Calcul matriciel. Définition 1 Une matrice de format (m,n) est un tableau rectangulaire de mn éléments, rangés en m lignes et n colonnes.

Calcul matriciel. Définition 1 Une matrice de format (m,n) est un tableau rectangulaire de mn éléments, rangés en m lignes et n colonnes. 1 Définitions, notations Calcul matriciel Définition 1 Une matrice de format (m,n) est un tableau rectangulaire de mn éléments, rangés en m lignes et n colonnes. On utilise aussi la notation m n pour le

Plus en détail

PHYSIQUE 2 - Épreuve écrite

PHYSIQUE 2 - Épreuve écrite PHYSIQUE - Épreuve écrite WARIN André I. Remarques générales Le sujet de physique de la session 010 comprenait une partie A sur l optique et une partie B sur l électromagnétisme. - La partie A, à caractère

Plus en détail

FONCTIONS DE PLUSIEURS VARIABLES (Outils Mathématiques 4)

FONCTIONS DE PLUSIEURS VARIABLES (Outils Mathématiques 4) FONCTIONS DE PLUSIEURS VARIABLES (Outils Mathématiques 4) Bernard Le Stum Université de Rennes 1 Version du 13 mars 2009 Table des matières 1 Fonctions partielles, courbes de niveau 1 2 Limites et continuité

Plus en détail

Séquence 4. Statistiques. Sommaire. Pré-requis Médiane, quartiles, diagramme en boîte Moyenne, écart-type Synthèse Exercices d approfondissement

Séquence 4. Statistiques. Sommaire. Pré-requis Médiane, quartiles, diagramme en boîte Moyenne, écart-type Synthèse Exercices d approfondissement Séquence 4 Statistiques Sommaire Pré-requis Médiane, quartiles, diagramme en boîte Moyenne, écart-type Synthèse Exercices d approfondissement 1 Introduction «Etude méthodique des faits sociaux par des

Plus en détail

SINE QUA NON. Découverte et Prise en main du logiciel Utilisation de bases

SINE QUA NON. Découverte et Prise en main du logiciel Utilisation de bases SINE QUA NON Découverte et Prise en main du logiciel Utilisation de bases Sine qua non est un logiciel «traceur de courbes planes» mais il possède aussi bien d autres fonctionnalités que nous verrons tout

Plus en détail

Localisation des fonctions

Localisation des fonctions MODALISA 7 Localisation des fonctions Vous trouverez dans ce document la position des principales fonctions ventilées selon l organisation de Modalisa en onglets. Sommaire A. Fonctions communes à tous

Plus en détail

FctsAffines.nb 1. Mathématiques, 1-ère année Edition 2007-2008. Fonctions affines

FctsAffines.nb 1. Mathématiques, 1-ère année Edition 2007-2008. Fonctions affines FctsAffines.nb 1 Mathématiques, 1-ère année Edition 2007-2008 Fonctions affines Supports de cours de mathématiques de degré secondaire II, lien hpertete vers la page mère http://www.deleze.name/marcel/sec2/inde.html

Plus en détail

Mise à jour des paramètres relatifs à l estimation des Besoins énergétiques minimums

Mise à jour des paramètres relatifs à l estimation des Besoins énergétiques minimums MÉTHODOLOGIE DE LA FAO POUR MESURER LA PRÉVALENCE DE LA SOUS- ALIMENTATION Mise à jour des paramètres relatifs à l estimation des Besoins énergétiques minimums Division des Statistiques de la FAO Rome,

Plus en détail

Modèles à Événements Discrets. Réseaux de Petri Stochastiques

Modèles à Événements Discrets. Réseaux de Petri Stochastiques Modèles à Événements Discrets Réseaux de Petri Stochastiques Table des matières 1 Chaînes de Markov Définition formelle Idée générale Discrete Time Markov Chains Continuous Time Markov Chains Propriétés

Plus en détail

Souad EL Bernoussi. Groupe d Analyse Numérique et Optimisation Rabat http ://www.fsr.ac.ma/ano/

Souad EL Bernoussi. Groupe d Analyse Numérique et Optimisation Rabat http ://www.fsr.ac.ma/ano/ Recherche opérationnelle Les démonstrations et les exemples seront traités en cours Souad EL Bernoussi Groupe d Analyse Numérique et Optimisation Rabat http ://www.fsr.ac.ma/ano/ Table des matières 1 Programmation

Plus en détail

Résumé du Cours de Statistique Descriptive. Yves Tillé

Résumé du Cours de Statistique Descriptive. Yves Tillé Résumé du Cours de Statistique Descriptive Yves Tillé 15 décembre 2010 2 Objectif et moyens Objectifs du cours Apprendre les principales techniques de statistique descriptive univariée et bivariée. Être

Plus en détail

ELEC2753 Electrotechnique examen du 11/06/2012

ELEC2753 Electrotechnique examen du 11/06/2012 ELEC2753 Electrotechnique examen du 11/06/2012 Pour faciliter la correction et la surveillance, merci de répondre aux 3 questions sur des feuilles différentes et d'écrire immédiatement votre nom sur toutes

Plus en détail

- Ressources pour les classes

- Ressources pour les classes Mathématiques Collège - Ressources pour les classes de 6 e, 5 e, 4 e, et 3 e du collège - - Organisation et gestion de données au collège - Ce document peut être utilisé librement dans le cadre des enseignements

Plus en détail

Lire ; Compter ; Tester... avec R

Lire ; Compter ; Tester... avec R Lire ; Compter ; Tester... avec R Préparation des données / Analyse univariée / Analyse bivariée Christophe Genolini 2 Table des matières 1 Rappels théoriques 5 1.1 Vocabulaire....................................

Plus en détail

CHAPITRE XIII : Les circuits à courant alternatif : déphasage, représentation de Fresnel, phaseurs et réactance.

CHAPITRE XIII : Les circuits à courant alternatif : déphasage, représentation de Fresnel, phaseurs et réactance. XIII. 1 CHAPITRE XIII : Les circuits à courant alternatif : déphasage, représentation de Fresnel, phaseurs et réactance. Dans les chapitres précédents nous avons examiné des circuits qui comportaient différentes

Plus en détail

Statistique descriptive. Fabrice MAZEROLLE Professeur de sciences économiques Université Paul Cézanne. Notes de cours

Statistique descriptive. Fabrice MAZEROLLE Professeur de sciences économiques Université Paul Cézanne. Notes de cours Statistique descriptive Fabrice MAZEROLLE Professeur de sciences économiques Université Paul Cézanne Notes de cours Dernière mise à jour le mercredi 25 février 2009 1 ère année de Licence Aix & Marseille

Plus en détail

INF6304 Interfaces Intelligentes

INF6304 Interfaces Intelligentes INF6304 Interfaces Intelligentes filtres collaboratifs 1/42 INF6304 Interfaces Intelligentes Systèmes de recommandations, Approches filtres collaboratifs Michel C. Desmarais Génie informatique et génie

Plus en détail

Correction du baccalauréat STMG Polynésie 17 juin 2014

Correction du baccalauréat STMG Polynésie 17 juin 2014 Correction du baccalauréat STMG Polynésie 17 juin 2014 EXERCICE 1 Cet exercice est un Q.C.M. 4 points 1. La valeur d une action cotée en Bourse a baissé de 37,5 %. Le coefficient multiplicateur associé

Plus en détail

La conversion de données : Convertisseur Analogique Numérique (CAN) Convertisseur Numérique Analogique (CNA)

La conversion de données : Convertisseur Analogique Numérique (CAN) Convertisseur Numérique Analogique (CNA) La conversion de données : Convertisseur Analogique Numérique (CAN) Convertisseur Numérique Analogique (CNA) I. L'intérêt de la conversion de données, problèmes et définitions associés. I.1. Définitions:

Plus en détail

Contrainte de flot pour RCPSP avec temps de transfert

Contrainte de flot pour RCPSP avec temps de transfert Contrainte de flot et x-rcpsc T 1 Contrainte de flot pour RCPSP avec temps de transfert PS temp, s ij Cmax BENOIST Thierry BOUYGUES/e-Lab DIAMANTINI Maurice ENSTA/LMA Contrainte de flot et x-rcpsc T Présentation

Plus en détail

Baccalauréat ES/L Amérique du Sud 21 novembre 2013

Baccalauréat ES/L Amérique du Sud 21 novembre 2013 Baccalauréat ES/L Amérique du Sud 21 novembre 2013 A. P. M. E. P. EXERCICE 1 Commun à tous les candidats 5 points Une entreprise informatique produit et vend des clés USB. La vente de ces clés est réalisée

Plus en détail

Demande R-3549-2004 RÉGIME DE RETRAITE. Original : 2004-09-27 HQT-7, Document 2.1 Page 1 de 7

Demande R-3549-2004 RÉGIME DE RETRAITE. Original : 2004-09-27 HQT-7, Document 2.1 Page 1 de 7 RÉGIME DE RETRAITE Page de 0 0 Le Régime de retraite d Hydro-Québec est un régime de retraite contributif à prestations déterminées, de type fin de carrière. Ce régime est enregistré auprès de la Régie

Plus en détail

Théorie de l estimation et de la décision statistique

Théorie de l estimation et de la décision statistique Théorie de l estimation et de la décision statistique Paul Honeine en collaboration avec Régis Lengellé Université de technologie de Troyes 2013-2014 Quelques références Decision and estimation theory

Plus en détail

Equations cartésiennes d une droite

Equations cartésiennes d une droite Equations cartésiennes d une droite I) Vecteur directeur d une droite : 1) Définition Soit (d) une droite du plan. Un vecteur directeur d une droite (d) est un vecteur non nul la même direction que la

Plus en détail

TSTI 2D CH X : Exemples de lois à densité 1

TSTI 2D CH X : Exemples de lois à densité 1 TSTI 2D CH X : Exemples de lois à densité I Loi uniforme sur ab ; ) Introduction Dans cette activité, on s intéresse à la modélisation du tirage au hasard d un nombre réel de l intervalle [0 ;], chacun

Plus en détail

Théorie et codage de l information

Théorie et codage de l information Théorie et codage de l information Les codes linéaires - Chapitre 6 - Principe Définition d un code linéaire Soient p un nombre premier et s est un entier positif. Il existe un unique corps de taille q

Plus en détail

FPSTAT 2 í La dçecision statistique. 1. Introduction ça l'infçerence. 1

FPSTAT 2 í La dçecision statistique. 1. Introduction ça l'infçerence. 1 INTRODUCTION ça L'INFçERENCE STATISTIQUE 1. Introduction 2. Notion de variable alçeatoire íprçesentation ívariables alçeatoires discrçetes ívariables alçeatoires continues 3. Reprçesentations d'une distribution

Plus en détail

SOCLE COMMUN - La Compétence 3 Les principaux éléments de mathématiques et la culture scientifique et technologique

SOCLE COMMUN - La Compétence 3 Les principaux éléments de mathématiques et la culture scientifique et technologique SOCLE COMMUN - La Compétence 3 Les principaux éléments de mathématiques et la culture scientifique et technologique DOMAINE P3.C3.D1. Pratiquer une démarche scientifique et technologique, résoudre des

Plus en détail

PRÉSENTATION DE L OFFRE

PRÉSENTATION DE L OFFRE PRÉSENTATION DE L OFFRE CMS 5.x CONTRÔLE DE LA MASSE SALARIALE Les informations contenues dans ce document font partie intégrante de la solution CMS et sont protégées en France par le code de la propriété

Plus en détail

COMMUNIQUE DE PRESSE Bruxelles 10 décembre 2012

COMMUNIQUE DE PRESSE Bruxelles 10 décembre 2012 COMMUNIQUE DE PRESSE Bruxelles 10 décembre 2012 Quel salaire pour quel travail? Les facteurs qui déterminent le salaire Combien gagne le Belge moyen? Quelles sont les professions les plus intéressantes

Plus en détail

Limitations of the Playstation 3 for High Performance Cluster Computing

Limitations of the Playstation 3 for High Performance Cluster Computing Introduction Plan Limitations of the Playstation 3 for High Performance Cluster Computing July 2007 Introduction Plan Introduction Intérêts de la PS3 : rapide et puissante bon marché L utiliser pour faire

Plus en détail

Actuariat I ACT2121. septième séance. Arthur Charpentier. Automne 2012. charpentier.arthur@uqam.ca. http ://freakonometrics.blog.free.

Actuariat I ACT2121. septième séance. Arthur Charpentier. Automne 2012. charpentier.arthur@uqam.ca. http ://freakonometrics.blog.free. Actuariat I ACT2121 septième séance Arthur Charpentier charpentier.arthur@uqam.ca http ://freakonometrics.blog.free.fr/ Automne 2012 1 Exercice 1 En analysant le temps d attente X avant un certain événement

Plus en détail

Tableau 1 : Structure du tableau des données individuelles. INDIV B i1 1 i2 2 i3 2 i4 1 i5 2 i6 2 i7 1 i8 1

Tableau 1 : Structure du tableau des données individuelles. INDIV B i1 1 i2 2 i3 2 i4 1 i5 2 i6 2 i7 1 i8 1 UN GROUPE D INDIVIDUS Un groupe d individus décrit par une variable qualitative binaire DÉCRIT PAR UNE VARIABLE QUALITATIVE BINAIRE ANALYSER UN SOUS-GROUPE COMPARER UN SOUS-GROUPE À UNE RÉFÉRENCE Mots-clés

Plus en détail

Gestion des Clés Publiques (PKI)

Gestion des Clés Publiques (PKI) Chapitre 3 Gestion des Clés Publiques (PKI) L infrastructure de gestion de clés publiques (PKI : Public Key Infrastructure) représente l ensemble des moyens matériels et logiciels assurant la gestion des

Plus en détail

Mesure, impact des politiques et estimation. Programme de formation MIMAP. Remerciements

Mesure, impact des politiques et estimation. Programme de formation MIMAP. Remerciements Pauvreté, bienêtre social et équité : Mesure, impact des politiques et estimation par JeanYves Duclos Département d économique et CRÉFACIRPÉE, Université Laval, Canada Programme de formation MIMAP Remerciements

Plus en détail

Microsoft Excel : tables de données

Microsoft Excel : tables de données UNIVERSITE DE LA SORBONNE NOUVELLE - PARIS 3 Année universitaire 2000-2001 2ème SESSION SLMD2 Informatique Les explications sur la réalisation des exercices seront fournies sous forme de fichiers informatiques.

Plus en détail

Eteindre. les. lumières MATH EN JEAN 2013-2014. Mme BACHOC. Elèves de seconde, première et terminale scientifiques :

Eteindre. les. lumières MATH EN JEAN 2013-2014. Mme BACHOC. Elèves de seconde, première et terminale scientifiques : MTH EN JEN 2013-2014 Elèves de seconde, première et terminale scientifiques : Lycée Michel Montaigne : HERITEL ôme T S POLLOZE Hélène 1 S SOK Sophie 1 S Eteindre Lycée Sud Médoc : ROSIO Gauthier 2 nd PELGE

Plus en détail

Cours de méthodes de scoring

Cours de méthodes de scoring UNIVERSITE DE CARTHAGE ECOLE SUPERIEURE DE STATISTIQUE ET D ANALYSE DE L INFORMATION Cours de méthodes de scoring Préparé par Hassen MATHLOUTHI Année universitaire 2013-2014 Cours de méthodes de scoring-

Plus en détail

I. Ensemble de définition d'une fonction

I. Ensemble de définition d'une fonction Chapitre 2 Généralités sur les fonctions Fonctions de références et fonctions associées Ce que dit le programme : Étude de fonctions Fonctions de référence x x et x x Connaître les variations de ces deux

Plus en détail

Baccalauréat ES Antilles Guyane 12 septembre 2014 Corrigé

Baccalauréat ES Antilles Guyane 12 septembre 2014 Corrigé Baccalauréat ES Antilles Guyane 12 septembre 2014 Corrigé EXERCICE 1 5 points Commun à tous les candidats 1. Réponse c : ln(10)+2 ln ( 10e 2) = ln(10)+ln ( e 2) = ln(10)+2 2. Réponse b : n 13 0,7 n 0,01

Plus en détail

1 Savoirs fondamentaux

1 Savoirs fondamentaux Révisions sur l oscillogramme, la puissance et l énergie électrique 1 Savoirs fondamentaux Exercice 1 : choix multiples 1. Quelle est l unité de la puissance dans le système international? Volt Watt Ampère

Plus en détail

Les Conditions aux limites

Les Conditions aux limites Chapitre 5 Les Conditions aux limites Lorsque nous désirons appliquer les équations de base de l EM à des problèmes d exploration géophysique, il est essentiel, pour pouvoir résoudre les équations différentielles,

Plus en détail

Chapitre 1 Régime transitoire dans les systèmes physiques

Chapitre 1 Régime transitoire dans les systèmes physiques Chapitre 1 Régime transitoire dans les systèmes physiques Savoir-faire théoriques (T) : Écrire l équation différentielle associée à un système physique ; Faire apparaître la constante de temps ; Tracer

Plus en détail

Atelier Transversal AT11. Activité «Fourmis» Pierre Chauvet. pierre.chauvet@uco.fr

Atelier Transversal AT11. Activité «Fourmis» Pierre Chauvet. pierre.chauvet@uco.fr Atelier Transversal AT11 Activité «Fourmis» Pierre Chauvet pierre.chauvet@uco.fr Ant : un algorithme inspiré de l éthologie L éthologie Etude scientifique des comportements animaux, avec une perspective

Plus en détail

Introduction aux Statistiques et à l utilisation du logiciel R

Introduction aux Statistiques et à l utilisation du logiciel R Introduction aux Statistiques et à l utilisation du logiciel R Christophe Lalanne Christophe Pallier 1 Introduction 2 Comparaisons de deux moyennes 2.1 Objet de l étude On a mesuré le temps de sommeil

Plus en détail

I. Polynômes de Tchebychev

I. Polynômes de Tchebychev Première épreuve CCP filière MP I. Polynômes de Tchebychev ( ) 1.a) Tout réel θ vérifie cos(nθ) = Re ((cos θ + i sin θ) n ) = Re Cn k (cos θ) n k i k (sin θ) k Or i k est réel quand k est pair et imaginaire

Plus en détail

Statistiques Décisionnelles L3 Sciences Economiques & Gestion Faculté d économie, gestion & AES Université Montesquieu - Bordeaux 4 2013-2014

Statistiques Décisionnelles L3 Sciences Economiques & Gestion Faculté d économie, gestion & AES Université Montesquieu - Bordeaux 4 2013-2014 Tests du χ 2 Statistiques Décisionnelles L3 Sciences Economiques & Gestion Faculté d économie, gestion & AES Université Montesquieu - Bordeaux 4 2013-2014 A. Lourme http://alexandrelourme.free.fr Outline

Plus en détail

LEÇON N 7 : Schéma de Bernoulli et loi binomiale. Exemples.

LEÇON N 7 : Schéma de Bernoulli et loi binomiale. Exemples. LEÇON N 7 : Schéma de Bernoulli et loi binomiale. Exemples. Pré-requis : Probabilités : définition, calculs et probabilités conditionnelles ; Notion de variables aléatoires, et propriétés associées : espérance,

Plus en détail