Test de conformité - Test d homogénéité

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Test de conformité - Test d homogénéité"

Transcription

1 S3 Maths et Ifo-MIAGE Statistique et Probabilités Test de coformité - Test d homogééité Uiversité de Picardie Jules Vere UFR des Scieces Licece metio Mathématiques et metio Iformatique parcours MIAGE - Semestre 3 Statistique et Probabilités Test de coformité - Test d homogééité 1. Test de coformité O s itéresse à la questio suivate : état doée ue variable aléatoire X, défiie sur ue certaie populatio, et dot la loi de probabilité déped d u paramètre icou, peut-o raisoablemet supposer que est égal à ue certaie valeur 0 doée a priori? Par exemple, ue machie doit fabriquer des pièces cylidriques de diamètre 0 fixé. Mais, malgré les réglages, les diamètres des pièces e sot pas toujours égaux à 0, et se distribuet aléatoiremet. Commet savoir si la moyee des diamètres des pièces produites est bie égale à 0? Le cotrôle de toutes les valeurs de X sur toute la populatio état e gééral impossible (trop log, trop coûteux,...), o extrait u échatillo X 1,X,...,X de taille de X, sur lequel o peut observe les valeurs x 1,x,...,x de X. La questio est alors : au vu des résultats obteus sur l échatillo et aux fluctuatios d échatilloage près, est-il légitime de supposer que 0? La répose à la questio est doée par la mise e place d u test de coformité. De faço géérale, u test statistique est ue procédure permettat de calculer la valeur d ue certaie foctio des observatios d u ou de plusieurs échatillo, qui coduit à rejeter ou o, avec u certai risque d erreur, ue hypothèse gééralemet appelée hypothèse ulle et otée H 0. Celle-ci porte sur la (ou les) populatio(s) d où est (sot) issu(s) le(s) échatillo(s). Elle s oppose à ue hypothèse dite alterative et otée H Pour ue moyee Cosidéros u caractère quatitatif représeté par ue variable aléatoire X d espérace mathématique, d écart-type, et u échatillo X 1,X,...,X de taille de X. La moyee d échatillo est X 1 et la variace corrigée d échatillo est S c 1 S, avec S 1 X i X 1 X i X Cas d u petit échatillo gaussie : 30 et X de loi ormale N ; Cas cou (exemple itroductif) Il s agit de faire u choix etre plusieurs hypothèses possibles sur sas disposer d iformatios suffisates pour que ce choix soit sûr. O met e avat deux hypothèses privilégiées : l hypothèse ulle H 0 et l hypothèse alterative H 1. Par exemple, o testera H 0 : 0 cotre H 1 : 0, avec 0 fixé arbitrairemet. O veut savoir si l o doit rejeter H 0 ou pas. Test (bilatéral) de H 0 : 0 cotre H 1 : 0. O utilise alors ue variable aléatoire dot o coait la loi de probabilité lorsque H 0 est vraie. Par exemple U X, car lorsque H 0 estvraie,osaitqueu X 0 suit la loi N 0;1. O fixe ue valeur 0,1.Egééral,opred petit, le plus souvet 0, 05, 0, 01, 0, 001. O peut trouver u réel u tel que P u U u 1. Ce réel u peut être trouvé das la table. O est doc ameé à comparer la moyee X de l échatillo à la moyee théorique 0. L hypothèse H 0 sigifiera que les différeces observées sot seulemet dûes aux fluctuatios d échatilloage (i.e. e sot pas sigificatives). O e rejettera pas H 0 si les différeces observées e sot pas sigificatives, c est-à-dire si U est "petite", ce que l o peut traduire par u U u, c est-à-dire U u. O rejetera doc H 0 si les différeces observées sot sigificatives, ce que l o peut traduire par U u ou U u, c est-à-dire U u. Par costructio de u,oap U u P U u, soit ecore P U u, i.e. P U u,u. Stéphae Ducay 1 X i

2 S3 Maths et Ifo-MIAGE Statistique et Probabilités Test de coformité - Test d homogééité E pratique, o calcule u x 0 et o décide - de rejeter H 0 si u u,u, car si H 0 était vraie, l évéemet U u,u aurait ue probabilité faible de se réaliser ; o pourra dire que la valeur observée x est pas coforme à la valeur théorique 0 mais o e pourra pas doer de valeur acceptable de ; -deepasrejeterh 0 si u u,u, car si H 0 était vraie, l évéemet U u, u aurait ue probabilité forte de se réaliser ; o pourra dire que la valeur observée x est coforme à la valeur théorique 0 et que la valeur 0 e peut être rejeter. Attetio : d autres valeurs 0, 0,... peuvet égalemet coveir. Erreurs de décisio. Lorsqu o rejette H 0 alors que H 0 est vraie, o commet ue erreur. O a doc ue probabilité de se tromper : est appelée erreur de première espèce. E effet, lorsque H 0 estvraie,oa P U u,u. Lorsque l o e rejette pas H 0 alors que H 0 est fausse, o commet ue erreur. O a ue probabilité de se tromper : est appelée erreur de deuxième espèce. Cette erreur est difficilemet calculable. La plupart du temps, o e coait pas la loi de U lorsque H 0 est fausse. La valeur 1 est appelée la puissace du test. Test (uilatéral) de H 0 : 0 cotre H 1 : 0. O détermie u tel que P U u, i.e. P U u 1, i.e. u que : -siu u, alors o e peut rejeter H 0 ; -siu u, alors o rejette H 0 avec ue probabilité de se tromper. 1 1 u,etodécide Cas icou O sait que T X S c suit la loi de Studet à 1 degrés de liberté. O détermie alors le réel t tel que P t T t 1 (table 3). Test (bilatéral) de H 0 : 0 cotre H 1 : 0. O calcule t x 0 s c.odétermiet tel que P t T t 1 et o décide que : -sit t, t, alors o e peut rejeter H 0 ; -sit t,t, alors o rejette H 0 avec ue probabilité de se tromper. Test (uilatéral) de H 0 : 0 cotre H 1 : 0. O détermie t tel que P T t 1, i.e. t t, et o décide que : -sit t, alors o e peut rejeter H 0 ; -sit t, alors o rejette H 0 avec ue probabilité de se tromper. Test (uilatéral) de H 0 : 0 cotre H 1 : 0. O détermie t tel que P T t 1, i.e. t t t, et o décide que : -sit t, alors o e peut rejeter H 0 ; -sit t, alors o rejette H 0 avec ue probabilité de se tromper Cas d u grad échatillo : 30 O sait que U X suit approximativemet la loi ormale N 0;1. S c Test (bilatéral) de H 0 : 0 cotre H 1 : 0. O calcule u x 0 s c.odétermieu tel que P u U u 1, et o décide que : -siu u,u, alors o e peut rejeter H 0 ; -siu u,u, alors o rejette H 0 avec ue probabilité de se tromper. Stéphae Ducay

3 S3 Maths et Ifo-MIAGE Statistique et Probabilités Test de coformité - Test d homogééité Test (uilatéral) de H 0 : 0 cotre H 1 : 0. O détermie u tel que P U u 1, i.e. u 1 1 u, et o décide que : -siu u, alors o e peut rejeter H 0 ; -siu u, alors o rejette H 0 avec ue probabilité de se tromper. Test (uilatéral) de H 0 : 0 cotre H 1 : 0. O détermie u tel que P U u 1, i.e. u 1 u u, et o décide que : -siu u, alors o e peut rejeter H 0 ; -siu u, alors o rejette H 0 avec ue probabilité de se tromper Exemple Das ue usie du secteur de l agroalimetaire, ue machie à embouteiller est alimetée par u réservoir d eau et par ue file d approvisioemet e bouteilles vides. Pour cotrôler le bo foctioemet de la machie, o veut costruire u test d hypothèse bilatéral qui sera mis e oeuvre toutes les heures. Pour ue productio d ue heure, o suppose que la variable aléatoire X qui à toute bouteille, prise au hasard das cette productio, associe le volume d eau (e litres) qu elle cotiet, est ue variable aléatoire d espérace et d écart-type icous. O cosidère que la machie est bie réglée lorsque le volume d eau moye das ue bouteille est 1,5 l. O a prélevé u échatillo de 100 bouteilles, et o a obteu u volume d eau moye de 1,495 l et u écart-type corrigé de 0, 01. Peut-o coclure, au risque 5%, que la machie est bie réglée? O peut cosidérer la situatio suivate. Populatio : bouteilles produites Variable X : volume d eau, variable aléatoire de moyee et d écart-type 0,04. Echatillo E X 1,X,...,X de taille 100 de X. Observatio de l échatillo : e x 1,x,...,x. Estimateurs X 1 X i de et S c 1 S de, avec S 1 X i X. Estimatios poctuelles : x 1, 495 et s c 0,01. O a doc u grad échatillo. O effectue u test (bilatéral) de H 0 : 0 cotre H 1 : 0. O sait que U X suit approximativemet la loi ormale N 0;1. S c O calcule u x 0 s c 1,495 1,5 0, O détermie u tel que P u U u 1 (table ) : pour 0, 05, o trouve u 1;96. Comme u u,u,orejetteh 0 avec ue probabilité de se tromper : la machie est pas bie réglée. 1.. Pour ue variace Cosidéros u caractère quatitatif représeté par ue variable aléatoire X de loi ormale N ;,etu échatillo X 1, X,...,X de taille de X. La moyee d échatillo est X et la variace corrigée d échatillo est S c 1 S. Alors Y 1 S c suit la loi de khi deux à 1 degrés de liberté. Test (bilatéral) de H 0 : 0 cotre H 1 : 0. O calcule y 1 0 s c.odétermiea et b tels que P Y a 1 et P Y b (table 4). O a doc P Y a,b P a Y b 1 et P Y a,b. O décide que : -siy a, b, alors o e peut rejeter H 0 ; -siy a, b, alors o rejette H 0 avec ue probabilité de se tromper. Stéphae Ducay 3

4 S3 Maths et Ifo-MIAGE Statistique et Probabilités Test de coformité - Test d homogééité Test (uilatéral) de H 0 : 0 cotre H 1 : 0. O détermie b tel que P Y b, i.e. b b et o décide que : -siy b, alors o e peut rejeter H 0 ; -siy b, alors o rejette H 0 avec ue probabilité de se tromper. Test (uilatéral) de H 0 : 0 cotre H 1 : 0. O détermie a tel que P Y a 1, i.e. a a et o décide que : -siy a, alors o e peut rejeter H 0 ; -siy a, alors o rejette H 0 avec ue probabilité de se tromper Pour ue proportio p Cosidéros ue variable aléatoire X de loi de Beroulli B p,oùpest la proportio d idividus de la populatio ayat ue propriété doée, u échatillo X 1,X,...,X de taille de X et la proportio (ou X i fréquece) d échatillo F propriété. O sait que si p 10 et 1 p 10, alors U,oùX i représete le ombre d idividus de l échatilloage ayat la F p p 1 p suit approximativemet la loi ormale N 0;1. O détermie le réel u tel que P u U u 1, i.e. u 1 1 (table ). Test (bilatéral) de H 0 : p p 0 cotre H 1 : p p 0. O calcule u f p 0 p 0 1 p 0.Odétermieu tel que P u U u 1, i.e. u 1 1 et o décide que : -siu u,u, alors o e peut rejeter H 0 ; -siu u,u, alors o rejette H 0 avec ue probabilité de se tromper. Test (uilatéral) de H 0 : p p 0 cotre H 1 : p p 0. O détermie u tel que P U u 1, i.e. u 1 1 u, et o décide que : -siu u, alors o e peut rejeter H 0 ; -siu u, alors o rejette H 0 avec ue probabilité de se tromper. Test (uilatéral) de H 0 : p p 0 cotre H 1 : p p 0. O détermie u tel que P U u 1, i.e. u 1 u u, et o décide que : -siu u, alors o e peut rejeter H 0 ; -siu u, alors o rejette H 0 avec ue probabilité de se tromper.. Test d homogééité Das deux populatios P 1 et P, o étudie u même caractère. O cherche à comparer les deux populatios quat à ce caractère, et doc à savoir si elles sot homogèes ou pas..1. Comparaiso de deux variaces Soiet X 1 et X des variables aléatoires représetat le caractère das chaque populatio, de moyees respectives 1 et, d écart-types respectifs 1 et.dep 1 et P o extrait u échatillo E 1 X 1,1, X 1,,...,X 1,1 de taille 1 de X 1 et u échatillo E X,1,X,,...,X, de taille de X. Les moyees d échatillo sot alors X X 1,i et X 1 X,i, et les variaces corrigées d échatillo S c, S 1 et S c, 1 S, avec S X 1,i X 1 et S 1 X,i X. Stéphae Ducay 4

5 S3 Maths et Ifo-MIAGE Statistique et Probabilités Test de coformité - Test d homogééité.1.1. Cas d échatillos idépedats Les échatillos E 1 et E sot supposés idépedats. O suppose de plus que X 1 et X suivet les lois ormales N 1 ; 1 et N ;. Test de H 0 : 1 cotre H 1 : 1. Sous l hypothèse H 0, F S c,1 suit la loi de Sédécor à 1 1, 1 degrés de liberté. S c, O calcule f s c,1. Si écesaire, o permute les échatillos de sorte que f 1. O détermie f tel que s c, P F f (table 5 ou 6), et o décide que : -sif f, alors o e peut rejeter H 0 ; -sif f, alors o rejette H 0 avec ue probabilité de se tromper..1.. Cas d échatillos appariés Deux échatillos E 1 et E sot dits appariés lorsque chaque observatio x 1,i de E 1 est associée à ue valeur x,i de E (appariés associés par paires). C est par exemple le cas lorsque E 1 et E provieet d u même groupe de malades avat et après traitemet. Deux échatillos appariés ot doc la même taille 1. O suppose que E 1 et E sot appariés et que X 1 et X suivet les lois ormales N 1 ; 1 et N ;. Test de H 0 : 1 cotre H 1 : 1. S Sous l hypothèse H 0, T c,1 S c, S c,1 S c, 1 X 1 1,i X 1 X,i X degrés de liberté. O calcule t s c,1 s c, 1 1 s c,1 s c, x 1,i x 1 x,i x P t T t 1 (table 3), et o décide que : -sit t, t, alors o e peut rejeter H 0 ; -sit t,t, alors o rejette H 0 avec ue probabilité de se tromper... Comparaiso de deux moyees suit la loi de Studet à.odétermiet tel que..1. Cas de grads échatillos idépedats O suppose que 1 30 et 30, et que les échatillos E 1 et E sot idépedats. Test (bilatéral) de H 0 : 1 cotre H 1 : 1. Sous l hypothèse H 0, U X 1 X 1 1 suit approximativemet la loi ormale N 0;1. Le résultat reste valable si o remplace 1 et par leurs estimatios s c,1 et s c,. O calcule u x 1 x.o s c,1 1 s c, détermie u tel que P u U u 1, i.e. u 1 1 (table ) et o décide que : -siu u,u, alors o e peut rejeter H 0 ; -siu u,u, alors o rejette H 0 avec ue probabilité de se tromper. Test (uilatéral) de H 0 : 1 cotre H 1 : 1. O détermie u tel que P U u 1, i.e. u 1 1 u, et o décide que : Stéphae Ducay 5

6 S3 Maths et Ifo-MIAGE Statistique et Probabilités Test de coformité - Test d homogééité -siu u, alors o e peut rejeter H 0 ; -siu u, alors o rejette H 0 avec ue probabilité de se tromper. Test (uilatéral) de H 0 : 1 cotre H 1 : 1. O détermie u tel que P U u 1, i.e. u 1 u u, et o décide que : -siu u, alors o e peut rejeter H 0 ; -siu u, alors o rejette H 0 avec ue probabilité de se tromper.... Cas de petits échatillos idépedats extraits de populatios gaussiees O suppose que 1 30 ou 30, et que les échatillos E 1 et E sot idépedats. O suppose de plus que X 1 et X suivet les lois ormales N 1 ; 1 et N ;, et que 1. Test (bilatéral) de H 0 : 1 cotre H 1 : 1. Sous l hypothèse H 0, T X 1 X suit approximativemet la loi de Studet à 1 degrés de liberté. Comme o e coait pas 1, o doit d abord tester l égalité des variaces 1 (paragraphe.1.1.). Si cette hypothèse est reteue, alors cette valeur commue peut être estimer par s c,1, 1 1 s c,1 1 s c, 1 O calcule t x 1 x s c,1, Odétermiet tel que P t T t 1 (table 3) et o décide que -sit t, t, alors o e peut rejeter H 0 ; -sit t,t, alors o rejette H 0 avec ue probabilité de se tromper. Test (uilatéral) de H 0 : 1 cotre H 1 : 1. O détermie t tel que P T t 1, i.e. t t, et o décide que : -sit t, alors o e peut rejeter H 0 ; -sit t, alors o rejette H 0 avec ue probabilité de se tromper. Test (uilatéral) de H 0 : 1 cotre H 1 : 1. O détermie t tel que P T t 1, i.e. t t t, et o décide que : -sit t, alors o e peut rejeter H 0 ; -sit t, alors o rejette H 0 avec ue probabilité de se tromper...3. Cas de petits échatillos idépedats : test de Ma et Whitey O suppose que 1 30 ou 30, que les échatillos E 1 et E sot idépedats et que les lois de X 1 et de X sot icoues. O classe par ordre croissat l esemble des valeurs observées x 1,1,x 1,,...,x 1,1 et x,1,x,,...,x, des deux échatillos. O affecte à chaque valeur so rag das ce classemet. S il y a des ex-aequo, o attribue à chacu d eux u rag égal à la moyee des rags qu ils occupet. A chaque valeur x 1,i de E 1 o associe le ombre de valeurs de E situées à u rag supérieur (e comptat pour 0, 5 toute valeur ex-aequo avec x 1,i ) ; o calcule alors la somme u 1 de tous les ombres aisi associés aux valeurs x 1,i de E 1. O calcule de même u e permutat les rôles de E 1 et E. O calcule alors u, plus petite des deux valeurs u 1 et u : u mi u 1,u. O peut vérifier que u 1 u 1. De plus, o peut obteir u 1 et u comme suit : si r 1 et r désige la somme des rags des valeurs de chacu des deux échatillos, alors u r 1 et u 1 1 r. Test (bilatéral) de H 0 : 1 cotre H 1 : 1. Soit U la variable aléatoire preat la valeur u à chaque échatilloage. Les tables 7 et 8 permettet de détermier le réel m tel que P U m sous l hypothèse H 0, et o décide que : Stéphae Ducay 6

7 S3 Maths et Ifo-MIAGE Statistique et Probabilités Test de coformité - Test d homogééité -siu m, alors o e peut rejeter H 0 ; -siu m, alors o rejette H 0 avec ue probabilité de se tromper. Si 1 0 et 0, alors sous l hypothèse H 0, U suit approximativemet la loi ormale N,, avec 1 et O calcule alors u 1.Odétermieu tel que P u U u 1, i.e. u 1 1 (table ) et o décide que : -si u,u, alors o e peut rejeter H 0 ; -si u, u, alors o rejette H 0 avec ue probabilité de se tromper. Remarque. Ce test est dit o-paramétrique car il e écessite pas d estimatio des paramètres (moyee et variace). C est égalemet u test de rags car les valeurs observées sot remplacées par leur rag au sei des échatillos...4. Cas de grads échatillos appariés O suppose que 1 30, et que les échatillos E 1 et E sot appariés. O cosidère la variable aléatoire D X 1 X, dot u échatillo est D 1,D,...,D, avec D i X 1,i X,i. Les moyee et variace corrigée d échatillo sot alors D 1 avec S d 1 1 D i D. Désigos par 1 la moyee de D. Puisque 30, U D suit approximativemet la loi ormale N 0;1. S c,d Test (bilatéral) de H 0 : 1 cotre H 1 : 1. Ce test est équivalet au test (bilatéral) de H 0 : 0 cotre H 1 : 0 (paragraphe 1.1..). Test (uilatéral) de H 0 : 1 cotre H 1 : 1. Ce test est équivalet au test (uilatéral) de H 0 : 0 cotre H 1 : 0 (paragraphe 1.1..). Test (uilatéral) de H 0 : 1 cotre H 1 : 1. Ce test est équivalet au test (uilatéral) de H 0 : 0 cotre H 1 : 0 (paragraphe 1.1..). D i et S c,d 1 S d,..5. Cas de petits échatillos appariés extraits de populatios gaussiees O suppose que 1 30, que les échatillos E 1 et E sot appariés et que X 1 et X suivet les lois ormales N 1 ; 1 et N ;. Les otatios sot les mêmes que das le paragraphe..4. Das ce cas, T D suit la loi de Studet S c,d à 1 degrés de liberté. O adapte alors les résultats ci-dessus (paragraphes..4. et )...6. Cas de petits échatillos appariés : test de Wilcoxo O suppose que 1 30, que les échatillos E 1 et E sot appariés et que les lois de X 1 et de X sot icoues. Les otatios sot les mêmes que das le paragraphe..4. O calcule les différeces d i x 1,i x,i etre les valeurs observées des deux échatillos ; o supprime les différeces ulles et o ote N le ombre de différeces o ulles. O classe ces différeces par ordre croissat des valeurs absolues. O affecte à chaque différece so rag das ce classemet. S il y a des ex-aequo, o attribue à chacu d eux u rag égal à la moyee des rags qu ils occupet. O calcule alors la somme w des rags des différeces positives et la somme w des rags des différeces égatives. O calcule alors w, plus petite des deux valeurs w et w : w mi w,w. Stéphae Ducay 7

8 S3 Maths et Ifo-MIAGE Statistique et Probabilités Test de coformité - Test d homogééité O peut vérifier que w w N N 1. Test (bilatéral) de H 0 : 1 cotre H 1 : 1. Soit W la variable aléatoire preat la valeur w à chaque échatilloage. La table 9 permet de determier le réel w tel que P W w sous l hypothèse H 0, et o décide que : -siw w, alors o e peut rejeter H 0 ; -siw w, alors o rejette H 0 avec ue probabilité de se tromper. Si N 5, alors sous l hypothèse H 0, W suit approximativemet la loi ormale N ;, avec N N 1 N N 1 N 1 et. O calcule alors w 4.Odétermieu tel que P u U u 1 (table ) et o décide que : -si u,u, alors o e peut rejeter H 0 ; -si u, u, alors o rejette H 0 avec ue probabilité de se tromper. Remarque. Comme le test de Ma et Whitey, le test de Wilcoxo est u test de rags o-paramétrique..3. Comparaiso de deux proportios Das deux populatios P 1 et P o étudie le même caractère avoir ou o ue propriété doée. Soiet X 1 et X des variables aléatoires de loi de Beroulli B p 1 et B p représetat le caractère das chaque populatio, où p 1 (respectivemet p ) est la proportio d idividus ayat la propriété das P 1 (respectivemet das P ). De P 1 et P o extrait u échatillo E 1 X 1,1,X 1,,...,X 1,1 de taille 1 de X 1 et u échatillo E X,1, X,,...,X, de taille de X. Les fréqueces d échatillo sot alors F 1 1 X1,i Cas d échatillos idépedats Les échatillos E 1 et E sot supposés idépedats. et F X,i. Test (bilatéral) de H 0 : p 1 p p cotre H 1 : p 1 p. Supposos que 1 f 1 5, 1 1 f 1 5, f 5, 1 f 5. Sous l hypothèse H 0, U F 1 F suit approximativemet la loi ormale N 0;1, et e regroupat les deux p 1 p échatillos, o peut estimer p par f 1, 1f 1 f f 1. O calcule u 1 f.o f 1, 1 f 1, détermie u tel que P u U u 1, i.e. u 1 1 (table ) et o décide que : -siu u,u, alors o e peut rejeter H 0 ; -siu u,u, alors o rejette H 0 avec ue probabilité de se tromper. Test (uilatéral) de H 0 : p 1 p cotre H 1 : p 1 p. O détermie u tel que P U u 1, i.e. u 1 1 u, et o décide que : -siu u, alors o e peut rejeter H 0 ; -siu u, alors o rejette H 0 avec ue probabilité de se tromper. Test (uilatéral) de H 0 : p 1 p cotre H 1 : p 1 p. O détermie u tel que P U u 1, i.e. u 1 u u, et o décide que : -siu u, alors o e peut rejeter H 0 ; -siu u, alors o rejette H 0 avec ue probabilité de se tromper. Stéphae Ducay 8

9 S3 Maths et Ifo-MIAGE Statistique et Probabilités Test de coformité - Test d homogééité.3.. Cas d échatillos appariés : test de McNemar Les échatillos E 1 et E sot supposés appariés. O utilise le tableau suivat des effectifs de présece ou absece de la propriété étudiée : P 1 \ P préset abset totaux préset abset a c b d a b c d totaux a c b d Le test de McNemar s appuie sur le calcul de u b c, et se poursuit de faço aalogue au cas b c d échatillos idépedats (paragraphe.3.1). O peut l utiliser dès que b c Exemples.4.1. Comparaiso de deux moyees (1) Das u article de la revue "Biometrica", le biologiste Latter doe la logueur (e mm) des oeufs de Coucou trouvés das les ids de deux espèces d oiseaux : 19,8,1 1,5 0,9,0 1,0,3 1,0 - das des ids de petite taille (Roitelet) : 0,3 0,9,0,0 0,8 1, 1,0,0 3,9 0,9 3,8 5,0 4,0 3,8 - das des ids de taille plus grade (Fauvette) : 1,7,8 3,1 3,5 3,0 3,0 3,1 O se demade si le Coucou adapte la taille de ses oeufs à la taille du id. O peut cosidérer la situatio suivate. Populatio 1 : oeufs de Coucou das des ids de Roitelet. Variable X 1 : la logueur, variable aléatoire de moyee 1 et de variace 1. Echatillo E 1 X 1,1,X 1,,...,X 1,1 de taille 1 15 de X 1. Observatio de l échatillo : e 1 x 1,1,x 1,,...,x 1,1 19,8,,1,..., 1,0. 1 Estimateurs X 1 X1,i de 1 et S c, S 1 1 de 1, avec S X1,i X 1. Populatio : oeufs de Coucou das des ids de Fauvette. Variable X : la logueur, variable aléatoire de moyee et de variace. Echatillo E X,1,X,,...,X, de taille 14 de X. Observatio de l échatillo : e x,1,x,,...,x,,0, 3,9,..., 3,1. Estimateurs X X,i de et S c, 1 S de, avec S 1 1) Estimatios poctuelles a) observatio sur l échatillo e 1 de taille 1 15 : x 1 1, 5 et s c,1 0,516 ; b) observatio sur l échatillo e de taille 14 : x 3, 11 et s c, 1,101. X,i X. ) Test de H 0 : 1 cotre H 1 : 1. Les échatillos E 1 et E sot idépedats et o suppose que X 1 et X suivet les lois ormales N 1 ; 1 et N ;. Sous l hypothèse H 0, F S c,1 suit la loi de Sédécor à 1 1, 1 degrés de liberté. S c, Comme f s c,1 1, o permute les échatillos. s c, Stéphae Ducay 9

10 S3 Maths et Ifo-MIAGE Statistique et Probabilités Test de coformité - Test d homogééité Sous l hypothèse H 0, F S c, suit la loi de Sédécor à 1, ,14 degrés de liberté. S c,1 O calcule f s c,, 14. O détermie f tel que P F f (table 5 ou 6) : pour 0, 05, s c,1 o trouve f compris etre, 95 et 3, 15 (table 5). Comme f f, o e peut rejeter H 0 et les variaces des deux populatios e sot pas différetes sigificativemet au risque 5%. Pour cette décisio de o-rejet, o e coait pas la probabilité de se tromper (erreur de deuxième espèce). 3) Test (bilatéral) de H 0 : 1 cotre H 1 : 1. O a 1 30 ou 30, et les échatillos E 1 et E sot idépedats. O suppose que X 1 et X suivet les lois ormales N 1 ; 1 et N ;. O est alors das le cas de petits échatillos gaussies idépedats. D après le test précédet, o peut admettre 1. Sous l hypothèse H 0, T X 1 X suit approximativemet la loi de Studet à 1 7 degrés de liberté. Comme o a reteu 1, cette valeur commue peut être estimer par s c,1, 1 1 s c,1 1 s c, 0, 798, et e remplaçat par s c,1, das T,oemodifiepaslaloi 1 approchée de T. O calcule alors t x 1 x s c,1, ,61. O détermie t tel que P t T t 1 (table 3) : pour 0, 05, o trouve t, 05. Comme t t,t,orejetteh 0 avec ue probabilité 0, 05 de se tromper. La taille moyee des oeufs de Coucou sot différetes das les ids de Roitelet et de Fauvettes. Comme o observe x 1 x, o aurait pu faire le test uilatéral de H 0 : 1 cotre H 1 : 1. O détermie t tel que P U t 1, i.e. t t t : pour 0, 05, o trouve t 1,703. Comme t t,orejetteh 0 avec ue probabilité de se tromper. La taille moyee des oeufs de Coucou das les ids de Roitelet est iférieure à celle das les ids de Fauvettes. Aisi, o peut coclure que le Coucou adapte la grosseur de ses oeufs à la taille du id. (Il s agit d u phéomèe de mimétisme qui permet aux oeufs de Coucou de passer plus facilemet iaperçus.).4.. Comparaiso de deux moyees () Chez u groupe de 10 malades, o expérimete les effets d u traitemet destié à dimiuer la pressio artérielle. O observe les résultats suivats (valeur de la tesio artérielle systolique e cm Hg) : sujet avat traitemet après traitemet O se demade si le traitemet à ue actio sigificative. O peut cosidérer la situatio suivate. Populatio 1 : malades avat traitemet. Variable X 1 : la tesio, variable aléatoire de moyee 1 et de variace 1. Echatillo E 1 X 1,1,X 1,,...,X 1,1 de taille 1 10 de X 1. Observatio de l échatillo : e 1 x 1,1,x 1,,...,x 1,1 15,18,..., 16. Populatio : malades après traitemet. Variable X : la tesio, variable aléatoire de moyee et de variace. Echatillo E X,1,X,,...,X, de taille 10 de X. Observatio de l échatillo : e x,1,x,,...,x, 1,16,...,18. Stéphae Ducay 10

11 S3 Maths et Ifo-MIAGE Statistique et Probabilités Test de coformité - Test d homogééité O a et les échatillos E 1 et E sot appariés. O suppose que X 1 et X suivet les lois ormales N 1 ; 1 et N ;. O a doc de petits échatillos appariés extraits de populatios gaussiees. O cosidère la variable aléatoire D X 1 X, dot u échatillo est D 1,D,...,D, avec D i X 1,i X,i. Les moyee et variace corrigée d échatillo sot alors D 1 D i et S c,d 1 S d, 1 Di D. Désigos par 1 la moyee de D. avec S d 1 A partir de l observatio de l échatillo d 1,d,...,d 3,,0,,4,3, 1,1,3,, o obtiet les estimatios d 1,5 et s c,d 1,96. Test (uilatéral) de H 0 : 1 cotre H 1 : 1. Ce test est équivalet au test (uilatéral) de H 0 : 0 cotre H 1 : 0 (test de coformité). Sous l hypothèse H 0,osaitqueT D Sc,d suit la loi de Studet à 1 degrés de liberté. O calcule t d sc,d,4. O détermie t tel que P T t 1, i.e. t t (table 3) : pour 0, 05, o trouve t 1, 833. Comme t t, alors o rejette H 0 avec ue probabilité de se tromper. O coclut que la tesio a dimié après le traitemet et doc que ce derier a ue actio sigificative Comparaiso de deux proportios Das ue même catégorie sociale, u échatillo de 40 hommes a fouri 8 fumeurs et u échatillo de 60 femmes a fouri 18 fumeuses. O se demade si la proportio de fumeurs est la même pour les deux sexes. O peut cosidérer la situatio suivate. Populatio 1 : hommes. Variable X 1 : être fumeur, représeté par ue variable aléatoire X 1 de loi de Beroulli B p 1,oùp 1 est la proportio d hommes fumeurs. Echatillo E 1 X 1,1,X 1,,...,X 1,1 de taille 1 40 de X 1. Observatio de l échatillo : e 1 x 1,1,x 1,,...,x 1,1 1,1,...,0. Estimateur de p 1 : fréquece d échatillo F 1 1 X1,i 1. Estimatio de p 1 : f 1 1 x1,i ,. Populatio : femmes. Variable X : être fumeuse, représeté par ue variable aléatoire X de loi de Beroulli B p,oùp est la proportio de femmes fumeuses Echatillo E X,1,X,,...,X, de taille 60 de X. Observatio de l échatillo : e x,1,x,,...,x, 1,0,...,1. Estimateur de p : fréquece d échatillo F Les échatillos E 1 et E sot idépedats. X,i. Estimatio de p : f x,i , 3. Test (bilatéral) de H 0 : p 1 p p cotre H 1 : p 1 p. Supposos que 1 f 1 8 5, 1 1 f 1 3 5, f 18 5, 1 f 4 5. Sous l hypothèse H 0, U F 1 F suit approximativemet la loi ormale N 0;1,ete p 1 p regroupat les deux échatillos, o peut estimer p par f 1, 1f 1 f ,6. E Stéphae Ducay 11

12 S3 Maths et Ifo-MIAGE Statistique et Probabilités Test de coformité - Test d homogééité remplaçat p par f 1,, o e modifie pas la loi approchée de U. f O calcule u 1 f 0, 0,3 1, f 1, 1 f 1, 1 1 0,6 1 0, O détermie u tel que P u U u 1, i.e. u 1 1 (table ) : pour 0, 05, o trouve u 1,96. Comme u u,u, o e peut rejeter H 0 : la proportio de fumeurs e diffère pas sigificativemet etre les deux sexes. Pour cette décisio de o-rejet, o e coait pas la probabilité de se tromper (erreur de deuxième espèce). 3. Exercices Sauf metio explicite, les tests serot réalisés au risque 5%. Exercice 1. Le temps (exprimé e miutes) mis par ue machie A pour fabriquer ue pièce suit ue loi Normale N 48,5. La machie A tombat e pae, o fabrique la même pièce avec ue machie B. O suppose que le temps de fabricatio suit ecore ue loi Normale de même écart-type. Pour u échatillo de 5 pièces, o a obteu u temps moye de fabricatio de 51 mi. La machie B a-t-elle les mêmes performaces que la machie A? Exercice. O admet que le diamètre d u boucho de Crémat d Alsace suit ue loi Normale. Ue machie a produit e 007 ue grade quatité de bouchos ayat u diamètre moye de, 5 cm, coforme à la orme alsaciee e vigueur. Pour détermier si cette machie est ecore e bo état de marche, o prélève au hasard u échatillo de 10 bouchos das la productio de 008. Leurs diamètres ot ue moyee observée de, 53 cm et u écart-type observé de 0, 0 cm. Tester l hypothèse cette machie est e bo état de marche. Exercice 3. Le volume d ue pipette d u type doé suit ue loi ormale N ;. Le fabriquat aoce u écart-type 0, l. Pour le vérifier, o pipette 0 fois u liquide. O observe ue moyee de 10 l et u écart-type de 0, 4 l. Tester l affirmatio du fabricat. Exercice 4. Lors d ue précédete cosultatio électorale, le cadidat A avait obteu 51% des suffrages exprimés. A l approche de ouvelles électios, il réalise u sodage sur u échatillo de 400 électeurs choisis au hasard das sa circoscriptio. Il obtiet 196 itetios de votes. Peut-il coclure que sa cote de popularité est restée stable? Exercice 5. O admet que la cocetratio e bezoate de sodium de la boisso gazeuse Schpoutz suit ue loi ormale. Lors de huit prélèvemets idépedats, o a observé les cocetratios (e mg/l) suivates : Le fabricat de cette boisso affirme que la cocetratio est égale à 118 mg/l. Que pesez-vous de cette affirmatio? Exercice 6. Ue agece de publicité affirme qu u produit d etretie est efficace à 90% pour déboucher éviers et lavabos e deux heures, quelle que soit la ature de l obstructio. Ue associatio de défese du cosommateur a fait ue equête qui relève que sur 100 lavabos bouchés, 80 seulemet sot débouchés e deux heures e utilisat le produit d etretie. Doit-o faire u procès à l agece de publicité? Faire u test au risque 5%, puis 1%. Stéphae Ducay 1

13 S3 Maths et Ifo-MIAGE Statistique et Probabilités Test de coformité - Test d homogééité Exercice 7. La durée de gestatio humaie est e moyee de 40,5 semaies. 1) Das ue materité, o a oté l âge gestatioel de 100 ouveaux-és successifs. O a observé ue moyee de 38,5 semaies et u écart-type de 5 semaies. O pese que cette materité est spécialisée das les accouchemets prématurés. Tester cette hypothèse. ) Das cette même materité, les mères des 100 ouveaux-és suivats ot reçu u traitemet ihibat les cotractios utéries. Pour ces ouveaux-és, o a observé ue moyee de 39,5 semaies et u écart-type de 4 semaies. Tester l égalité des moyees des durées de gestatio des groupes au risque %. Exercice 8. O compare les effets d u même traitemet das deux hopitaux différets. Das le premier hopital, 70 des 100 malades traités motret des siges de guériso. Das le deuxième hopital, c est le cas pour 100 des 150 malades traités. Quelle coclusio peut-o e tirer? Exercice 9. D après exame de javier 005 La mise e place des ouvelles formatios LMD a suscité beaucoup de questios de la part des étudiats de la Faculté. A ce sujet, o a voulu savoir si les étudiats se setaiet bie iformés sur le ouveau système LMD. 1) O a iterrogé 30 étudiats de L Maths et 1 d etre eux ot déclaré se setir bie iformés. a) Doer ue estimatio et u itervalle de cofiace au iveau 95% de la proportio d étudiats se setat bie iformés. Préciser la(les) populatio(s) et la(les) variable(s) étudiées, aisi que la(les) taille(s) d échatillo, le(s) estimateur(s) mis e jeu et leur loi. b) Etat doées les difficultés de mise e oeuvre du système LMD, la directio de la Faculté serait satisfaite si au mois la moitié des étudiats se setaiet bie iformés. Effectuer u test statistique adéquat, au risque 5%, pour décider si la directio doit être satisfaite. ) a) Même questio qu au 1)a) pour 30 étudiats de L Ifo dot 15 ot déclaré se setir bie iformés. O doera seulemet les réposes, sas détailler les calculs. b) Les résultats des questios 1)a) et )a) permettet-ils de dire s il y a ue différece etre les étudiats de L Maths et de L Ifo? Si oui, idiquer ceux qui se setet mieux iformés? Sio, effectuer u test statistique au risque 5% pour répodre à la questio ; das ce cas, préciser la(les) populatio(s) et la(les) variable(s) étudiées, aisi que la(les) taille(s) d échatillo, le(s) estimateur(s) mis e jeu et leur loi. Exercice 10. D après exame de javier 005 Les questioaires d évaluatio des eseigemets sot ue ouveauté du système LMD. Pour l UE de Statistiques, o a demadé aux étudiats de doer u avis global sur l eseigemet e attribuat ue ote sur 0. 1) 0 étudiats de L Maths ot répodu au questioaire et les résultats obteus sot les suivats : a) Préciser la(les) populatio(s) et la(les) variable(s) étudiées, aisi que la(les) taille(s) d échatillo. Idiquer le(s) estimateur(s) mis e jeu das la suite. b) Détermier ue estimatio de la moyee et de la variace de la variable étudiée. c) Doer u itervalle de cofiace au iveau 90% de la moyee. ) étudiats de L Bio ot répodu au questioaire et o a obteu ue moyee de 1 et u écart-type corrigé de 3,19. Effectuer le(s) test(s) statistique(s) adéquat(s) pour répodre à la questio suivate : peut-o cosidérer que les étudiats de L Maths et de L Bio ot le même avis global sur l eseigemet de Statistiques? O effectuera ce(s) test(s) au risque 5% puis 10% et o comparera les décisios prises, e particulier quat à la probabilité de se tromper. Stéphae Ducay 13

FEUILLE D EXERCICES 17 - PROBABILITÉS SUR UN UNIVERS FINI

FEUILLE D EXERCICES 17 - PROBABILITÉS SUR UN UNIVERS FINI FEUILLE D EXERCICES 7 - PROBABILITÉS SUR UN UNIVERS FINI Exercice - Lacer de dés O lace deux dés à 6 faces équilibrés. Calculer la probabilité d obteir : u double ; ue somme des deux dés égale à 8 ; ue

Plus en détail

II LES PROPRIETES DES ESTIMATEURS MCO 1. Rappel : M1 LA REGRESSION : HYPOTHESES ET TESTS Avril 2009

II LES PROPRIETES DES ESTIMATEURS MCO 1. Rappel : M1 LA REGRESSION : HYPOTHESES ET TESTS Avril 2009 M LA REGRESSION : HYPOTHESES ET TESTS Avril 009 I LES HYPOTHESES DE LA MCO. Hypothèses sur la variable explicative a. est o stochastique. b. a des valeurs xes das les différets échatillos. c. Quad ted

Plus en détail

STATISTIQUE : TESTS D HYPOTHESES

STATISTIQUE : TESTS D HYPOTHESES STATISTIQUE : TESTS D HYPOTHESES Préparatio à l Agrégatio Bordeaux Aée 203-204 Jea-Jacques Ruch Table des Matières Chapitre I. Gééralités sur les tests 5. Itroductio 5 2. Pricipe des tests 6 2.a. Méthodologie

Plus en détail

Dénombrement. Chapitre 1. 1.1 Enoncés des exercices

Dénombrement. Chapitre 1. 1.1 Enoncés des exercices Chapitre 1 Déombremet 1.1 Eocés des exercices Exercice 1 L acie système d immatriculatio fraçais était le suivat : chaque plaque avait 4 chiffres, suivis de 2 lettres, puis des 2 uméros du départemet.

Plus en détail

La France, à l écoute des entreprises innovantes, propose le meilleur crédit d impôt recherche d Europe

La France, à l écoute des entreprises innovantes, propose le meilleur crédit d impôt recherche d Europe 1/5 Trois objectifs poursuivis par le gouveremet : > améliorer la compétitivité fiscale de la Frace > péreiser les activités de R&D > faire de la Frace u territoire attractif pour l iovatio Les icitatios

Plus en détail

Université Victor Segalen Bordeaux 2 Institut de Santé Publique, d Épidémiologie et de Développement (ISPED) Campus Numérique SEME

Université Victor Segalen Bordeaux 2 Institut de Santé Publique, d Épidémiologie et de Développement (ISPED) Campus Numérique SEME Uiversité Victor Segale Bordeaux Istitut de Saté Publique, d Épidémiologie et de Développemet (ISPED) Campus Numérique SEME MODULE Pricipaux outils e statistique Versio du 8 août 008 Écrit par : Relu par

Plus en détail

Échantillonnage et estimation

Échantillonnage et estimation Stage «Nouveaux programmes de Termiale S» - Ho Chi Mih-Ville Novembre 202 Échatilloage et estimatio Partie C - Frédéric Barôme page Échatilloage et estimatio Partie C : Capacités et exercices-types. Rappelos

Plus en détail

c. Calcul pour une évolution d une proportion entre deux années non consécutives

c. Calcul pour une évolution d une proportion entre deux années non consécutives Calcul des itervalles de cofiace our les EPCV 996-004 - Cas d u ourcetage ou d ue évolutio e oit das la oulatio totale des méages - Cas d u ourcetage ou d ue évolutio das ue sous oulatio das les méages

Plus en détail

Cours de Statistiques inférentielles

Cours de Statistiques inférentielles Licece 2-S4 SI-MASS Aée 2015 Cours de Statistiques iféretielles Pierre DUSART 2 Chapitre 1 Lois statistiques 1.1 Itroductio Nous allos voir que si ue variable aléatoire suit ue certaie loi, alors ses réalisatios

Plus en détail

SÉRIES STATISTIQUES À DEUX VARIABLES

SÉRIES STATISTIQUES À DEUX VARIABLES 1 ) POSITION DU PROBLÈME - VOCABULAIRE A ) DÉFINITION SÉRIES STATISTIQUES À DEUX VARIABLES O cosidère deux variables statistiques umériques x et y observées sur ue même populatio de idividus. O ote x 1

Plus en détail

UNIVERSITE MONTESQUIEU BORDEAUX IV. Année universitaire 2006-2007. Semestre 2. Prévisions Financières. Travaux Dirigés - Séances n 4

UNIVERSITE MONTESQUIEU BORDEAUX IV. Année universitaire 2006-2007. Semestre 2. Prévisions Financières. Travaux Dirigés - Séances n 4 UNVERSTE MONTESQUEU BORDEAUX V Licece 3 ère aée Ecoomie - Gestio Aée uiversitaire 2006-2007 Semestre 2 Prévisios Fiacières Travaux Dirigés - Séaces 4 «Les Critères Complémetaires des Choix d vestissemet»

Plus en détail

55 - EXEMPLES D UTILISATION DU TABLEUR.

55 - EXEMPLES D UTILISATION DU TABLEUR. 55 - EXEMPLES D UTILISATION DU TABLEUR. CHANTAL MENINI 1. U pla possible Les exemples qui vot suivre sot des pistes possibles et e aucu cas ue présetatio exhaustive. De même je ai pas fait ue étude systématique

Plus en détail

Principes et Méthodes Statistiques

Principes et Méthodes Statistiques Esimag - 2ème aée 0 1 2 3 4 5 6 7 0 5 10 15 x y Pricipes et Méthodes Statistiques Notes de cours Olivier Gaudoi 2 Table des matières 1 Itroductio 7 1.1 Défiitio et domaies d applicatio de la statistique............

Plus en détail

Limites des Suites numériques

Limites des Suites numériques Chapitre 2 Limites des Suites umériques Termiale S Ce que dit le programme : CONTENUS CAPACITÉS ATTENDUES COMMENTAIRES Limite fiie ou ifiie d ue suite. Limites et comparaiso. Opératios sur les ites. Comportemet

Plus en détail

Intégration et probabilités ENS Paris, 2012-2013. TD (20)13 Lois des grands nombres, théorème central limite. Corrigé :

Intégration et probabilités ENS Paris, 2012-2013. TD (20)13 Lois des grands nombres, théorème central limite. Corrigé : Itégratio et probabilités EN Paris, 202-203 TD 203 Lois des grads ombres, théorème cetral limite. Corrigé Lois des grads ombres Exercice. Calculer e cet leços Détermier les limites suivates : x +... +

Plus en détail

Les Nombres Parfaits.

Les Nombres Parfaits. Les Nombres Parfaits. Agathe CAGE, Matthieu CABAUSSEL, David LABROUSSE (2 de Lycée MONTAIGNE BORDEAUX) et Alexadre DEVERT, Pierre Damie DESSARPS (TS Lycée SUD MEDOC LETAILLAN MEDOC) La première partie

Plus en détail

[http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 10 juillet 2014 Enoncés 1. Exercice 6 [ 02475 ] [correction] Si n est un entier 2, le rationnel H n =

[http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 10 juillet 2014 Enoncés 1. Exercice 6 [ 02475 ] [correction] Si n est un entier 2, le rationnel H n = [http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 1 juillet 14 Eocés 1 Nombres réels Ratioels et irratioels Exercice 1 [ 9 ] [correctio] Motrer que la somme d u ombre ratioel et d u ombre irratioel est u ombre irratioel.

Plus en détail

Statistique descriptive bidimensionnelle

Statistique descriptive bidimensionnelle 1 Statistique descriptive bidimesioelle Statistique descriptive bidimesioelle Résumé Liaisos etre variables quatitatives (corrélatio et uages de poits), qualitatives (cotigece, mosaïque) et de types différets

Plus en détail

capital en fin d'année 1 C 0 + T C 0 = C 0 (1 + T) = C 0 r en posant r = 1 + T 2 C 0 r + C 0 r T = C 0 r (1 + T) = C 0 r 2 3 C 0 r 3...

capital en fin d'année 1 C 0 + T C 0 = C 0 (1 + T) = C 0 r en posant r = 1 + T 2 C 0 r + C 0 r T = C 0 r (1 + T) = C 0 r 2 3 C 0 r 3... Applicatios des maths Algèbre fiacière 1. Itérêts composés O place u capital C 0 à u taux auel T a pedat aées. Quelle est la valeur fiale C de ce capital? aée capital e fi d'aée 1 C 0 + T C 0 = C 0 (1

Plus en détail

LES ÉCLIPSES. Éclipser signifie «cacher». Vus depuis la Terre, deux corps célestes peuvent être éclipsés : la Lune et le Soleil.

LES ÉCLIPSES. Éclipser signifie «cacher». Vus depuis la Terre, deux corps célestes peuvent être éclipsés : la Lune et le Soleil. Qu appelle-t-o éclipse? Éclipser sigifie «cacher». Vus depuis la Terre, deu corps célestes peuvet être éclipsés : la Lue et le Soleil. LES ÉCLIPSES Pour qu il ait éclipse, les cetres de la Terre, de la

Plus en détail

Formation d un ester à partir d un acide et d un alcool

Formation d un ester à partir d un acide et d un alcool CHAPITRE 10 RÉACTINS D ESTÉRIFICATIN ET D HYDRLYSE 1 Formatio d u ester à partir d u acide et d u alcool 1. Nomeclature Acide : R C H Alcool : R H Groupe caractéristique ester : C Formule géérale d u ester

Plus en détail

Exo7. Déterminants. = 4(b + c)(c + a)(a + b). c + a c + b 2c Correction. b + a 2b b + c. Exercice 2 ** X a b c a X c b b c X a c b a X

Exo7. Déterminants. = 4(b + c)(c + a)(a + b). c + a c + b 2c Correction. b + a 2b b + c. Exercice 2 ** X a b c a X c b b c X a c b a X Exo7 Détermiats Exercices de Jea-Louis Rouget Retrouver aussi cette fiche sur wwwmaths-fracefr * très facile ** facile *** difficulté moyee **** difficile ***** très difficile I : Icotourable T : pour

Plus en détail

x +1 + ln. Donner la valeur exacte affichée par cet algorithme lorsque l utilisateur entre la valeur n =3.

x +1 + ln. Donner la valeur exacte affichée par cet algorithme lorsque l utilisateur entre la valeur n =3. EXERCICE 3 (6 poits ) (Commu à tous les cadidats) Il est possible de traiter la partie C sas avoir traité la partie B Partie A O désige par f la foctio défiie sur l itervalle [, + [ par Détermier la limite

Plus en détail

Chap. 6 : Les principaux crédits de trésorerie et leur comptabilisation

Chap. 6 : Les principaux crédits de trésorerie et leur comptabilisation 1 / 9 Chap. 6 : Les pricipaux crédits de trésorerie et leur comptabilisatio Le cycle d exploitatio des etreprises (achats stockage productio stockage vetes) peut etraîer des décalages de trésorerie plus

Plus en détail

La maladie rénale chronique

La maladie rénale chronique La maladie réale chroique Qu est-ce que cela veut dire pour moi? Natioal Kidey Disease Educatio Program La maladie réale chroique: l essetiel Vous avez été iformé(e) que vous êtes atteit(e) de la maladie

Plus en détail

Terminale S. Terminale S 1 F. Laroche

Terminale S. Terminale S 1 F. Laroche Termiale S Exercices. Rappels et exercices de base 3.. QCM (P. Egel) 3.. QCM, Atilles 005 4. 3. QCM, Liba 009, 3 poits 4. 4. QCM, C. étragers 007. 5. QCM, Frace 007 5 6. 6. QCM, N. Calédoie 007 7. 7. QCM

Plus en détail

Chapitre 2 SONDAGE ALEATOIRE SIMPLE OU A PROBABILITES EGALES. 2.1 DEFINITIONS 2.2 SONDAGE ALEATOIRE SIMPLE SANS REMISE (PESR) 2.2.

Chapitre 2 SONDAGE ALEATOIRE SIMPLE OU A PROBABILITES EGALES. 2.1 DEFINITIONS 2.2 SONDAGE ALEATOIRE SIMPLE SANS REMISE (PESR) 2.2. Chapitre 2 SONDAGE ALEATOIRE SIMPLE OU A PROBABILITES EGALES PLAN DU CHAPITRE 2 2.1 DEFINITIONS 2.2 SONDAGE ALEATOIRE SIMPLE SANS REMISE (PESR) 2.2.1 Pla de sodage 2.2.2 Probabilités d iclusio 2.3 SONDAGE

Plus en détail

EXERCICES : DÉNOMBREMENT

EXERCICES : DÉNOMBREMENT Chapitre 7 ECE 1 - Grad Nouméa - 015 EXERCICES : DÉNOMBREMENT LISTES / ARRANGEMENTS Exercice 1 : Le code ativol Pour so vélo, Toto possède u ativol a code. Le code est ue successio de trois chiffres compris

Plus en détail

Deuxième partie : LES CONTRATS D ASSURANCE VIE CLASSIQUES

Deuxième partie : LES CONTRATS D ASSURANCE VIE CLASSIQUES DEUXIEME PARTIE Deuième partie : LES CONTRATS D ASSURANCE VIE CLASSIQUES Chapitre. L assurace de capital différé Chapitre 2. Les opératios de retes Chapitre 3. Les assuraces décès Chapitre 4. Les assuraces

Plus en détail

20. Algorithmique & Mathématiques

20. Algorithmique & Mathématiques L'éditeur L'éditeur permet à l'utilisateur de saisir les liges de codes d'u programme ou de défiir des foctios. Remarque : O peut saisir directemet des istructios das la cosole Scilab, mais il est plus

Plus en détail

Séquence 5. La fonction logarithme népérien. Sommaire

Séquence 5. La fonction logarithme népérien. Sommaire Séquece 5 La foctio logarithme épérie Objectifs de la séquece Itroduire ue ouvelle foctio : la foctio logarithme épérie. Coaître les propriétés de cette foctio : sa dérivée, ses variatios, sa courbe, sa

Plus en détail

Etude Spéciale SCORING : UN GRAND PAS EN AVANT POUR LE MICROCRÉDIT?

Etude Spéciale SCORING : UN GRAND PAS EN AVANT POUR LE MICROCRÉDIT? Etude Spéciale o. 7 Javier 2003 SCORING : UN GRAND PAS EN AVANT POUR LE MICROCRÉDIT? MARK SCHNEIDER Le CGAP vous ivite à lui faire part de vos commetaires, de vos rapports et de toute demade d evoid autres

Plus en détail

Consolidation. C r é e r un nouveau classeur. Créer un groupe de travail. Saisir des données dans un groupe

Consolidation. C r é e r un nouveau classeur. Créer un groupe de travail. Saisir des données dans un groupe Cosolidatio La société THEOS, qui commercialise des vis, exerce so activité das trois villes : Paris, Nacy et Nice. Le directeur de la société souhaite cosolider les résultats de ses vetes par ville das

Plus en détail

Cours 5 : ESTIMATION PONCTUELLE

Cours 5 : ESTIMATION PONCTUELLE Cours 5 : ESTIMATION PONCTUELLE A- Gééralités B- Précisio d u estimateur C- Exhaustivité D- iformatio E-estimateur sas biais de variace miimale, estimateur efficace F- Quelques méthode s d estimatio A-

Plus en détail

Chap. 6 : Les principaux crédits de trésorerie et leur comptabilisation

Chap. 6 : Les principaux crédits de trésorerie et leur comptabilisation Chap. 6 : Les pricipaux crédits de trésorerie et leur comptabilisatio Les etreprises ot souvet besoi de moyes de fiacemet à court terme : elles ot alors recours aux crédits bacaires (découverts bacaires

Plus en détail

Comportement d'une suite

Comportement d'une suite Comportemet d'ue suite I) Approche de "ses de variatio et de ite d'ue suite" : 7 Soit la suite ( ) telle que = 5 ( + ) 2 Représetos graphiquemet la suite das u pla mui d' u repère. Il suffit de placer

Plus en détail

. (b) Si (u n ) est une suite géométrique de raison q, q 1, on obtient : N N, S N = 1 qn+1. n+1 1 S N = 1 1

. (b) Si (u n ) est une suite géométrique de raison q, q 1, on obtient : N N, S N = 1 qn+1. n+1 1 S N = 1 1 Premières propriétés des ombres réels 2 Suites umériques 3 Suites mootoes : à faire 4 Séries umériques 4. Notio de série. Défiitio 4.. Soit (u ) ue suite de ombres réels ou complexes. Pour N N, o ote S

Plus en détail

STATISTIQUE AVANCÉE : MÉTHODES

STATISTIQUE AVANCÉE : MÉTHODES STATISTIQUE AVANCÉE : MÉTHODES NON-PAAMÉTIQUES Ecole Cetrale de Paris Arak S. DALALYAN Table des matières 1 Itroductio 5 2 Modèle de desité 7 2.1 Estimatio par istogrammes............................

Plus en détail

Dares Analyses. Plus d un tiers des CDI sont rompus avant un an

Dares Analyses. Plus d un tiers des CDI sont rompus avant un an Dares Aalyses javier 2015 N 005 publicatio de la directio de l'aimatio de la recherche, des études et des statistiques Plus d u tiers des CDI sot rompus avat u a Le cotrat de travail à durée idétermiée

Plus en détail

Chapitre 3 : Fonctions d une variable réelle (1)

Chapitre 3 : Fonctions d une variable réelle (1) Uiversités Paris 6 et Paris 7 M1 MEEF Aalyse (UE 3) 2013-2014 Chapitre 3 : Foctios d ue variable réelle (1) 1 Lagage topologique das R Défiitio 1 Soit a u poit de R. U esemble V R est u voisiage de a s

Plus en détail

TRANSFERT DE CHARGE DANS UN RÉSEAU DE PROCESSEURS TOTALEMENT CONNECTÉS (*) par Maryse BÉGUIN ( 1 )

TRANSFERT DE CHARGE DANS UN RÉSEAU DE PROCESSEURS TOTALEMENT CONNECTÉS (*) par Maryse BÉGUIN ( 1 ) RAIRO Operatios Research RAIRO Oper. Res. 34 (2000) 99-129 TRANSFERT DE CHARGE DANS UN RÉSEAU DE PROCESSEURS TOTALEMENT CONNECTÉS (*) par Maryse BÉGUIN ( 1 ) Commuiqué par Berard LEMAIRE Résumé. L étude

Plus en détail

Statistiques appliquées à la gestion Cours d analyse de donnés Master 1

Statistiques appliquées à la gestion Cours d analyse de donnés Master 1 Aalyse des doées Statistiques appliquées à la gestio Cours d aalyse de doés Master F. SEYTE : Maître de coféreces HDR e scieces écoomiques Uiversité de Motpellier I M. TERRAZA : Professeur de scieces écoomiques

Plus en détail

Module 3 : Inversion de matrices

Module 3 : Inversion de matrices Math Stat Module : Iversio de matrices M Module : Iversio de matrices Uité. Défiitio O e défiira l iverse d ue matrice que si est carrée. O appelle iverse de la matrice carrée toute matrice B telle que

Plus en détail

Université de Bordeaux - Master MIMSE - 2ème année. Scoring. Marie Chavent http://www.math.u-bordeaux.fr/ machaven/ 2014-2015

Université de Bordeaux - Master MIMSE - 2ème année. Scoring. Marie Chavent http://www.math.u-bordeaux.fr/ machaven/ 2014-2015 Uiversité de Bordeaux - Master MIMSE - 2ème aée Scorig Marie Chavet http://www.math.u-bordeaux.fr/ machave/ 2014-2015 1 Itroductio L idée géérale est d affecter ue ote (u score) global à u idividu à partir

Plus en détail

Compte Sélect Banque Manuvie Guide du débutant

Compte Sélect Banque Manuvie Guide du débutant GUIDE DU DÉBUTANT Compte Sélect Baque Mauvie Guide du débutat Besoi d aide? Preez quelques miutes pour lire attetivemet votre Guide du cliet. Le préset Guide du débutat vous facilitera l utilisatio de

Plus en détail

Polynésie Septembre 2002 - Exercice On peut traiter la question 4 sans avoir traité les questions précédentes.

Polynésie Septembre 2002 - Exercice On peut traiter la question 4 sans avoir traité les questions précédentes. Polyésie Septembre 2 - Exercice O peut traiter la questio 4 sas avoir traité les questios précédetes Pour u achat immobilier, lorsqu ue persoe emprute ue somme de 50 000 euros, remboursable par mesualités

Plus en détail

Options Services policiers à Moncton Rapport de discussion

Options Services policiers à Moncton Rapport de discussion Optios Services policiers à Mocto Rapport de discussio Le 22 ovembre 2010 Also available i Eglish TABLE DES MATIÈRES Chapitre 1.0 Sommaire 3 Chapitre 2.0 Problématique 4 Chapitre 3.0 Cotexte 5 Chapitre

Plus en détail

CHAPITRE 2 SÉRIES ENTIÈRES

CHAPITRE 2 SÉRIES ENTIÈRES CHAPITRE 2 SÉRIES ENTIÈRES 2. Séries etières Défiitio 2.. O appelle série etière toute série de foctios ( ) f dot le terme gééral est de la forme f ()=a, où (a ) désige ue suite réelle ou complee et R.

Plus en détail

Université Pierre et Marie Curie. Biostatistique PACES - UE4 2013-2014

Université Pierre et Marie Curie. Biostatistique PACES - UE4 2013-2014 Uiversité Pierre et Marie Curie Biostatistique PACES - UE4 2013-2014 Resposables : F. Carrat et A. Mallet Auteurs : F. Carrat, A. Mallet, V. Morice Mise à jour : 21 octobre 2013 Relecture : V. Morice,

Plus en détail

Baccalauréat S Asie 19 juin 2014 Corrigé

Baccalauréat S Asie 19 juin 2014 Corrigé Bcclurét S Asie 9 jui 24 Corrigé A. P. M. E. P. Exercice Commu à tous les cdidts 4 poits Questio - c. O peut élimier rpidemet les réposes. et d. cr les vecteurs directeurs des droites proposées e sot ps

Plus en détail

Séries réelles ou complexes

Séries réelles ou complexes 6 Séries réelles ou complexes Comme pour le chapitre 3, les suites cosidérées sot a priori complexes et les résultats classiques sur les foctios cotiues ou dérivables d ue variable réelle sot supposés

Plus en détail

Processus et martingales en temps continu

Processus et martingales en temps continu Chapitre 3 Processus et martigales e temps cotiu 1 Quelques rappels sur les martigales e temps discret (voir [4]) O cosidère u espace filtré (Ω, F, (F ) 0, IP). O ote F = 0 F. Défiitio 1.1 Ue suite de

Plus en détail

Chapitre 3 : Transistor bipolaire à jonction

Chapitre 3 : Transistor bipolaire à jonction Chapitre 3 : Trasistor bipolaire à joctio ELEN075 : Electroique Aalogique ELEN075 : Electroique Aalogique / Trasistor bipolaire U aperçu du chapitre 1. Itroductio 2. Trasistor p e mode actif ormal 3. Courats

Plus en détail

n tr tr tr tr tr tr tr tr tr tr n tr tr tr Nom:... Prénom :...

n tr tr tr tr tr tr tr tr tr tr n tr tr tr Nom:... Prénom :... Nom:... Préom :... Chaque répose peut valoir : c) 2 poits si le choix est totalemet exact + poit si le choix est partiellemet exact + 0 poit si le choix est erroé + -i poit si le choix est u coeses Ue

Plus en détail

Statistique Numérique et Analyse des Données

Statistique Numérique et Analyse des Données Statistique Numérique et Aalyse des Doées Arak DALALYAN Septembre 2011 Table des matières 1 Élémets de statistique descriptive 9 1.1 Répartitio d ue série umérique uidimesioelle.............. 9 1.2 Statistiques

Plus en détail

Groupe orthogonal d'un espace vectoriel euclidien de dimension 2, de dimension 3

Groupe orthogonal d'un espace vectoriel euclidien de dimension 2, de dimension 3 1 Groupe orthogoal d'u espace vectoriel euclidie de dimesio, de dimesio Voir le chapitre 19 pour l'étude des espaces euclidies et des isométries. État doé u espace euclidie E de dimesio 1, o rappelle que

Plus en détail

Le Sphinx. Enquêtes, Sondages. Analyse de données. Internet : http://www.lesphinxdeveloppement.fr/club/index.html

Le Sphinx. Enquêtes, Sondages. Analyse de données. Internet : http://www.lesphinxdeveloppement.fr/club/index.html Equêtes, Sodages Aalyse de doées Le Sphix! Iteret : http://www.lesphixdeveloppemet.fr/club/idex.html Lagarde J. Aalyse statistique de doées, Duod. Réaliser vos equêtes Questioaire Traitemets et aalyses

Plus en détail

Donnez de la liberté à vos données. BiBOARD. www.biboard.fr

Donnez de la liberté à vos données. BiBOARD. www.biboard.fr Doez de la liberté à vos doées BiBOARD www.biboard.fr Le décisioel pour tous Le décisioel évolue. L etreprise quelle que soit sa taille, a besoi de piloter so activité à l aide d outils simples, fiables,

Plus en détail

COMMENT ÇA MARCHE GUIDE DE L ENSEIGNANT 9 E ANNÉE

COMMENT ÇA MARCHE GUIDE DE L ENSEIGNANT 9 E ANNÉE GUIDE DE L ENSEIGNANT 9 E ANNÉE TROUSSE PÉDAGOGIQUE 9 E ANNÉE Le préset Guide de l eseigat, qui accompage la trousse pédagogique COMMENT ÇA MARCHE : PRODUCTION D ÉLECTRICITÉ 9 e aée a été coçu à l itetio

Plus en détail

2 ième partie : MATHÉMATIQUES FINANCIÈRES

2 ième partie : MATHÉMATIQUES FINANCIÈRES 2 ième partie : MATHÉMATIQUES FINANCIÈRES 1. Défiitios L'itérêt est l'idemité que doe au propriétaire d'ue somme d'arget celui qui e a joui pedat u certai temps. Divers élémets itervieet das le calcul

Plus en détail

Renseignements et monitoring. Renseignements commerciaux et de solvabilité sur les entreprises et les particuliers.

Renseignements et monitoring. Renseignements commerciaux et de solvabilité sur les entreprises et les particuliers. Reseigemets et moitorig. Reseigemets commerciaux et de solvabilité sur les etreprises et les particuliers. ENSEMBLE CONTRE LES PERTES. Reseigemets Creditreform. Pour plus de trasparece. Etreteir des rapports

Plus en détail

POLITIQUE ECONOMIQUE ET DEVELOPPEMENT

POLITIQUE ECONOMIQUE ET DEVELOPPEMENT POLTQU ONOMQU T DVLOPPMNT TRUTUR DU MAR NATONAL DU AF-AAO T PR AU PRODUTUR MALAN Beïla Beoit osultat PD N 06/008 ellule d Aalyse de Politiques coomiques du R Aée de pulicatio : Avril 009 Résumé e papier

Plus en détail

Le chef d entreprise développe les services funéraires de l entreprise, en

Le chef d entreprise développe les services funéraires de l entreprise, en Le chef d etreprise développe les services fuéraires de l etreprise, e assurat lui-même tout ou partie des activités de vete et e ecadrat directemet le persoel techique et commercial et d exploitatio.

Plus en détail

Mécanismes de protection contre les vers

Mécanismes de protection contre les vers Mécaismes de protectio cotre les vers Itroductio Au cours de so évolutio, l Iteret a grademet progressé. Il est passé du réseau reliat quelques cetres de recherche aux États-Uis au réseau actuel reliat

Plus en détail

Probabilités et statistique pour le CAPES

Probabilités et statistique pour le CAPES Probabilités et statistique pour le CAPES Béatrice de Tilière Frédérique Petit 2 3 jui 205. Uiversité Pierre et Marie Curie 2. Uiversité Pierre et Marie Curie 2 Table des matières Modélisatio de phéomèes

Plus en détail

Chap. 5 : Les intérêts (Les calculs financiers)

Chap. 5 : Les intérêts (Les calculs financiers) Chap. 5 : Les itérêts (Les calculs fiaciers) Das u cotrat de prêt, le prêteur met à la dispositio de l empruteur, à u taux d itérêt doé, ue somme d arget (le capital) qu il devra rembourser à ue certaie

Plus en détail

Exercice I ( non spé ) 1/ u 1 = 3 4. 2 3 u 2 4 + 3 9. 19 4 2/ Soit P la propriété : u n + 4. > 0 pour n 1. P est vraie au rang 1 car u 1

Exercice I ( non spé ) 1/ u 1 = 3 4. 2 3 u 2 4 + 3 9. 19 4 2/ Soit P la propriété : u n + 4. > 0 pour n 1. P est vraie au rang 1 car u 1 Bac blac TS Correctio Exercice I ( Spé ) / émotros par récurrece que 5x y = pour tout etier aturel 5x y = 5 8 = La propriété est doc vraie au rag = Supposos que la propriété est vraie jusqu au rag, o a

Plus en détail

Initiation à l analyse factorielle des correspondances

Initiation à l analyse factorielle des correspondances Fiche TD avec le logiciel : tdr620b Iitiatio à l aalyse factorielle des correspodaces A.B. Dufour & M. Royer & J.R. Lobry Das cette fiche, o étudie l Aalyse Factorielle des Correspodaces. Cette techique

Plus en détail

UV SQ 20. Automne 2006. Responsable d Rémy Garandel ( m.-el. remy.garandel@utbm.fr ) page 1

UV SQ 20. Automne 2006. Responsable d Rémy Garandel ( m.-el. remy.garandel@utbm.fr ) page 1 UV SQ 0 Probabilités Statistiques UV SQ 0 Autome 006 Resposable d Rémy Garadel ( m.-el. remy.garadel@utbm.fr ) page SQ-0 Probabilités - Statistiques Bibliographie: Titre Auteur(s) Editios Localisatio Niveau

Plus en détail

Comment les Canadiens classent-ils leur système de soins de santé?

Comment les Canadiens classent-ils leur système de soins de santé? Novembre Les sois de saté au Caada, c est capital bulleti o 4 Commet les Caadies classet-ils leur système de sois de saté? Résultats du sodage iteratioal du Fods du Commowealth sur les politiques de saté

Plus en détail

Examen final pour Conseiller financier / conseillère financière avec brevet fédéral. Recueil de formules. Auteur: Iwan Brot

Examen final pour Conseiller financier / conseillère financière avec brevet fédéral. Recueil de formules. Auteur: Iwan Brot Exame fial pour Coseiller fiacier / coseillère fiacière avec brevet fédéral Recueil de formules Auteur: Iwa Brot Ce recueil de formules sera mis à dispositio des cadidats, si écessaire. Etat au 1er mars

Plus en détail

Les études. Recommandations applicables aux appareils de levage "anciens" dans les ports. Guide Technique

Les études. Recommandations applicables aux appareils de levage anciens dans les ports. Guide Technique es Cetre d Etudes Techiques Maritimes et Fluviales Les études Recommadatios applicables aux appareils de levage "acies" das les ports Guide Techique PM 03.01 Cetre d Etudes Techiques Maritimes et Fluviales

Plus en détail

Sommaire Chapitre 1 - L interface de Windows 7 9

Sommaire Chapitre 1 - L interface de Windows 7 9 Sommaire Chapitre 1 - L iterface de Widows 7 9 1.1. Utiliser le meu Démarrer et la barre des tâches de Widows 7...11 Démarrer et arrêter des programmes...15 Épigler u programme das la barre des tâches...18

Plus en détail

Exercices de mathématiques

Exercices de mathématiques MP MP* Thierry DugarDi Marc rezzouk Exercices de mathématiques Cetrale-Supélec, Mies-Pots, École Polytechique et ENS Coceptio et créatio de couverture : Atelier 3+ Duod, 205 5 rue Laromiguière, 75005 Paris

Plus en détail

La tarification hospitalière : de l enveloppe globale à la concurrence par comparaison

La tarification hospitalière : de l enveloppe globale à la concurrence par comparaison ANNALES D ÉCONOMIE ET DE STATISTIQUE. N 58 2000 La tarificatio hospitalière : de l eveloppe globale à la cocurrece par comparaiso Michel MOUGEOT * RÉSUMÉ. Cet article cosidère différetes politiques de

Plus en détail

Nous imprimons ce que vous aimez!

Nous imprimons ce que vous aimez! Nous imprimos ce que vous aimez! Persoalisé simple différet Catalogue de produits Tapis stadard tapis logo tapis publicitaire Nous imprimos ce que vous aimez! 2 I JOBET JOBET Vous et vos cliets serez coquis...

Plus en détail

Suites et séries de fonctions

Suites et séries de fonctions [http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 3 avril 5 Eocés Suites et séries de foctios Propriétés de la limite d ue suite de foctios Eercice [ 868 ] [correctio] Etablir que la limite simple d ue suite de

Plus en détail

Les nouveaux relevés de compte

Les nouveaux relevés de compte Ifo CR Les ouveaux relevés de compte Les relevés de compte actuels du Crédit Agricole de Champage-Bourgoge sot issus de la migratio iformatique sur le GIE AMT e 2001 : petit format (mais A4 pour les Professioels),

Plus en détail

sçíêé=ã~áëçå L ABC des fenêtres

sçíêé=ã~áëçå L ABC des fenêtres sçíêé=ã~áëçå CF 58 L ABC des feêtres Les feêtres remplisset ue foctio importate das la maiso. E plus d e rehausser l esthétique, elles permettet d assurer u apport d air frais et la vetilatio, d éclairer

Plus en détail

Dénombrement. Introduction. 1 Cardinaux d'ensembles nis. ECE3 Lycée Carnot. 12 novembre 2010. 1.1 Quelques dénitions

Dénombrement. Introduction. 1 Cardinaux d'ensembles nis. ECE3 Lycée Carnot. 12 novembre 2010. 1.1 Quelques dénitions Déombremet ECE3 Lycée Carot 12 ovembre 2010 Itroductio La combiatoire, sciece du déombremet, sert comme so om l'idique à compter. Il e s'agit bie etedu pas de reveir au stade du CP et d'appredre à compter

Plus en détail

Etude de la fonction ζ de Riemann

Etude de la fonction ζ de Riemann Etude de la foctio ζ de Riema ) Défiitio Pour x réel doé, la série de terme gééral,, coverge si et seulemet si x >. x La foctio zeta de Riema est la foctio défiie sur ], [ par : ( x > ), = x. Remarque.

Plus en détail

RESOLUTION DES FLOW SHOP STOCHASTIQUES PAR LES ORDRES STOCHASTIQUES. DERBALA Ali *)

RESOLUTION DES FLOW SHOP STOCHASTIQUES PAR LES ORDRES STOCHASTIQUES. DERBALA Ali *) RESOLUTION DES FLOW SHOP STOCHASTIQUES PAR LES ORDRES STOCHASTIQUES. DERBALA Ali *) *) Uiversité de Blida Faculté des scieces Départemet de Mathématiques. BP 270, Route de Soumaa. Blida, Algérie. Tel &

Plus en détail

14 Chapitre 14. Théorème du point fixe

14 Chapitre 14. Théorème du point fixe Chapitre 14 Chapitre 14. Théorème du poit fixe Si l o examie de plus près les méthodes de Lagrage et de Newto, étudiées au chapitre précédet, elles revieet das leur pricipe à remplacer la résolutio de

Plus en détail

Régulation analogique industrielle ESTF- G.Thermique

Régulation analogique industrielle ESTF- G.Thermique Chapitre 5 Stabilité, Rapidité, Précisio et Réglage Stabilité. Défiitio Coditio de stabilité. Critères de stabilité.. Critères algébriques.. Critère graphique ou de revers das le pla de Nyquist Rapidité

Plus en détail

3.1 Différences entre ESX 3.5 et ESXi 3.5 au niveau du réseau. Solution Cette section récapitule les différences entre les deux versions.

3.1 Différences entre ESX 3.5 et ESXi 3.5 au niveau du réseau. Solution Cette section récapitule les différences entre les deux versions. 3 Réseau Le réseau costitue u aspect essetiel d u eviroemet virtuel ESX. Il est doc importat de compredre la techologie, y compris ses différets composats et leur coopératio. Das ce chapitre, ous étudios

Plus en détail

RECHERCHE DE CLIENTS simplifiée

RECHERCHE DE CLIENTS simplifiée RECHERCHE DE CLIENTS simplifiée Nous ous occupos d accroître votre clietèle avec le compte Avatage d etreprise Pour trouver des cliets potetiels grâce à u simple compte bacaire Vous cherchez des idées

Plus en détail

Un nouvel opérateur de fusion adaptatif. A new adaptive operator of fusion. 1. introduction

Un nouvel opérateur de fusion adaptatif. A new adaptive operator of fusion. 1. introduction A ew adaptive operator of fusio par Fraçois DELMOTTE LAMIH, Uiversité de Valeciees et du Haiaut-Cambrésis, Le Mot Houy, BP 3, 5933 Valeciees CEDEX 9 fdelmott@flore.uiv-valeciees.fr résumé et mots clés

Plus en détail

STRATÉGIE DE REMPLACEMENT DE LUTTE CONTRE LA PUNAISE TERNE DANS LES FRAISERAIES DE L ONTARIO

STRATÉGIE DE REMPLACEMENT DE LUTTE CONTRE LA PUNAISE TERNE DANS LES FRAISERAIES DE L ONTARIO Des résultats du Programme de réductio des risques STRATÉGIE DE REMPLACEMENT DE LUTTE CONTRE LA PUNAISE TERNE DANS LES FRAISERAIES DE L ONTARIO 1. Cotexte La puaise tere Lygus lieolaris (figure 1) est

Plus en détail

1 Mesure et intégrale

1 Mesure et intégrale 1 Mesure et itégrale 1.1 Tribu boréliee et foctios mesurables Soit =[a, b] u itervalle (le cas où b = ou a = est pas exclu) et F ue famille de sous-esembles de. OditqueF est ue tribu sur si les coditios

Plus en détail

Le marché du café peut être segmenté en fonction de deux modes de production principaux : la torréfaction et la fabrication de café soluble.

Le marché du café peut être segmenté en fonction de deux modes de production principaux : la torréfaction et la fabrication de café soluble. II LE MARCHE DU CAFE 1 L attractivité La segmetatio selo le mode de productio Le marché du café peut être segmeté e foctio de deux modes de productio pricipaux : la torréfactio et la fabricatio de café

Plus en détail

Risque de longévité et détermination du besoin en capital : travaux en cours

Risque de longévité et détermination du besoin en capital : travaux en cours Risque de logévité et détermiatio du besoi e capital : travaux e cours Frédéric PLANCHET ISFA Laboratoire SAF Versio.6 / Septembre 2008 Sommaire La prise e compte de l expériece propre au groupe das l

Plus en détail

RÈGLES ORDINALES : UNE GÉNÉRALISATION DES RÈGLES D'ASSOCIATION

RÈGLES ORDINALES : UNE GÉNÉRALISATION DES RÈGLES D'ASSOCIATION RÈGLES ORDIALES : UE GÉÉRALISATIO DES RÈGLES D'ASSOCIATIO SYLVIE GUILLAUME ALI KHECHAF 2 RÉSUMÉ: La plupart des mesures des règles cocere les variables biaires et écessite pour les autres types de variables

Plus en détail

LES MESURES CLÉS DU PROJET DE LOI ÉCONOMIE SOCIALE ET SOLIDAIRE

LES MESURES CLÉS DU PROJET DE LOI ÉCONOMIE SOCIALE ET SOLIDAIRE LES MESURES CLÉS DU PROJET DE LOI ÉCONOMIE SOCIALE ET SOLIDAIRE Qu est-ce que l Écoomie sociale et solidaire? Coopératives Etreprises sociales Scop Fiaceurs sociaux Scic CAE Mutuelles Coopératives d etreprises

Plus en détail

TARIFS BANCAIRES. Opérations bancaires avec l étranger Extrait des conditions bancaires au 1 er juillet 2014. Opérations à destination de l étranger

TARIFS BANCAIRES. Opérations bancaires avec l étranger Extrait des conditions bancaires au 1 er juillet 2014. Opérations à destination de l étranger Opératios bacaires avec l étrager Extrait des coditios bacaires au 1 er juillet Opératios à destiatio de l étrager Viremets émis vers l étrager : Frais d émissio de viremets e euros (3) vers l Espace écoomique

Plus en détail

4 Approximation des fonctions

4 Approximation des fonctions 4 Approximatio des foctios Ue foctio f arbitraire défiie sur u itervalle I et à valeur das IR peut être représetée par so graphe, ou de maière équivalete par la doée de l esemble de ses valeurs f(t) pour

Plus en détail

Processus géométrique généralisé et applications en fiabilité

Processus géométrique généralisé et applications en fiabilité Processus géométrique gééralisé et applicatios e fiabilité Lauret Bordes 1 & Sophie Mercier 2 1,2 Uiversité de Pau et des Pays de l Adour Laboratoire de Mathématiques et de leurs Applicatios - Pau UMR

Plus en détail

Convergences 2/2 - le théorème du point fixe - Page 1 sur 9

Convergences 2/2 - le théorème du point fixe - Page 1 sur 9 Au sommaire : Suites extraites Le théorème de Bolzao-Weierstrass La preuve du théorème de Bolzao-Weierstrass3 Foctio K-cotractate4 Le théorème du poit fixe5 La preuve du théorème du poit fixe6 Utilisatios

Plus en détail

Simulations interactives de convertisseurs en électronique de puissance

Simulations interactives de convertisseurs en électronique de puissance Simulatios iteractives de covertisseurs e électroique de puissace Jea-Jacques HUSELSTEIN, Philippe ENII Laboratoire d'électrotechique de Motpellier (LEM) - Uiversité Motpellier II, 079, Place Eugèe Bataillo,

Plus en détail

La fibre optique arrive chez vous Devenez acteur de la révolution numérique

La fibre optique arrive chez vous Devenez acteur de la révolution numérique 2 e éditio Edité par l Autorité de régulatio des commuicatios électroiques et des postes RÉPUBLIQUE FRANÇAISE DÉCEMBRE 2010 La fibre optique arrive chez vous Deveez acteur de la révolutio umérique Petit

Plus en détail

RESOLUTION PAR LA METHODE DE NORTON, MILLMAN ET KENNELY

RESOLUTION PAR LA METHODE DE NORTON, MILLMAN ET KENNELY LO 4 : SOLUTO P L MTHO OTO, MLLM T KLY SOLUTO P L MTHO OTO, MLLM T KLY MTHO OTO. toductio Le théoème de oto va ous pemette de éduie u cicuit complexe e gééateu de couat éel. e gééateu possède ue souce

Plus en détail