Statistique descriptive
|
|
- Jean-Michel Michel
- il y a 7 ans
- Total affichages :
Transcription
1 Statistique descriptive Lycée du golfe de Saint Tropez Année 2015/2016 Première S ( Lycée du golfe de Saint Tropez) Statistique Année 2015/ / 13
2 1 Moyenne d une série statistique Définition et exemples 2 Médianes et quartiles 3 Définitions Autre Formule 4 Première S ( Lycée du golfe de Saint Tropez) Statistique Année 2015/ / 13
3 I) Moyenne d une série statistique a) Définition Définition et exemples Définition On considère la série statistique définie dans le tableau suivant : Valeurs x 1 x 2 x p Effectifs n 1 n 2 n p Fréquences f 1 f 2 f p L effectif total vaut : = n 1 + n 2 + +n p La moyenne de cette série statistique est le réel, noté x, tel que : ou en utilisant les fréquences : x= x 1 n 1 + x 2 n 2 + +x p n p n 1 + n 2 + +n p x=x 1 f 1 + x 2 f 2 + +x p f p Première S ( Lycée du golfe de Saint Tropez) Statistique Année 2015/ / 13
4 Exemples Moyenne d une série statistique Définition et exemples Soit la série statistique répertoriant la taille en mètres de 100 requins blancs: Taille (m) 1, 5 2 2, 5 3 3, 5 4 4, 5 Effectifs Calculer la taille moyenne des requins blancs. Première S ( Lycée du golfe de Saint Tropez) Statistique Année 2015/ / 13
5 Exemples Moyenne d une série statistique Définition et exemples Un supermarché a relevé les dépenses ( en ) de ses clients en 2 heures un jour donné, les résultats sont rassemblés dans le tableau suivant : Dépense ( ) [0 ; 30[ [30 ; 60[ [60 ; 100[ [100 ; 120[ Effectifs Calculer la dépense moyenne des clients. Première S ( Lycée du golfe de Saint Tropez) Statistique Année 2015/ / 13
6 Exemples Moyenne d une série statistique Définition et exemples Un supermarché a relevé les dépenses ( en ) de ses clients en 2 heures un jour donné, les résultats sont rassemblés dans le tableau suivant : Dépense ( ) [0 ; 30[ [30 ; 60[ [60 ; 100[ [100 ; 120[ Effectifs Calculer la dépense moyenne des clients. Utiliser les centres des classes: Dépense ( ) Effectifs Première S ( Lycée du golfe de Saint Tropez) Statistique Année 2015/ / 13
7 II) a) Médianes Médianes et quartiles Définition La médiane d une série statistique, généralement notée Me, est le nombre qui sépare la série (ordonnée en valeurs croissantes) en deux groupes de même effectif. C est un paramètre de position de la série. Première S ( Lycée du golfe de Saint Tropez) Statistique Année 2015/ / 13
8 II) a) Médianes Médianes et quartiles Définition La médiane d une série statistique, généralement notée Me, est le nombre qui sépare la série (ordonnée en valeurs croissantes) en deux groupes de même effectif. C est un paramètre de position de la série. A retenir Pour trouver cette médiane, quand la série est discrète, on écrit la liste de toutes les valeurs de la série par ordre croissant, chacune d entre elles étant répétée autant de fois que son effectif. Si l effectif total n est un nombre impair, la médiane est le terme de rang n+1 2 ; Si l effectif total n est un nombre pair, la médiane est la moyenne des termes de rang n 2 et n Première S ( Lycée du golfe de Saint Tropez) Statistique Année 2015/ / 13
9 b) Quartiles Moyenne d une série statistique Médianes et quartiles Définition Les quartiles d une série statistique sont les valeurs du caractère qui partagent l effectif total en 4 parties égales. Plus précisément : Le premier quartile noté Q 1 est la plus petite valeur de la série telle qu au moins 25 % des données soient inférieures ou égales à Q 1. Le troisième quartile noté Q 3 est la plus petite valeur de la série telle qu au moins 75 % des données de la série lui sont inférieures ou égales Q 3. Première S ( Lycée du golfe de Saint Tropez) Statistique Année 2015/ / 13
10 b) Quartiles Moyenne d une série statistique Médianes et quartiles Définition Les quartiles d une série statistique sont les valeurs du caractère qui partagent l effectif total en 4 parties égales. Plus précisément : Le premier quartile noté Q 1 est la plus petite valeur de la série telle qu au moins 25 % des données soient inférieures ou égales à Q 1. Le troisième quartile noté Q 3 est la plus petite valeur de la série telle qu au moins 75 % des données de la série lui sont inférieures ou égales Q 3. Définition L intervalle interquartile est l intervalle [ Q 1 ; Q 3 ]. Il représente la zone centrale comprenant 50% des éléments. L écart interquartile est égale à Q 3 -Q 1. C est une mesure de dispersion qui élimine l influence des valeurs extrêmes. L écart interquartile est un paramètre de dispersion de la série. Première S ( Lycée du golfe de Saint Tropez) Statistique Année 2015/ / 13
11 c) Médianes et quartiles Considérons la série statistique suivante : Valeur du Caractère Effectif On vérifie facilement que Me=50 ; Q 1 =45 et Q 3 =60 D autre part, la plus petite valeur de cette série est 30, et la plus grande 65 Première S ( Lycée du golfe de Saint Tropez) Statistique Année 2015/ / 13
12 Diagrammes en boite Moyenne d une série statistique Médianes et quartiles On peut représenter graphiquement ces résultats de la manière suivante : Faire les exercices 1 et 3 page 272 et l exercice 30 page 282 puis 6 et 7 page 275 Première S ( Lycée du golfe de Saint Tropez) Statistique Année 2015/ / 13
13 III) a) Définitions Définitions Autre Formule Définition On considère la série statistique suivante : Valeurs x 1 x 2 x p Effectifs n 1 n 2 n p On note l effectif total et x la moyenne de la série. La variance de cette série statistique est le réel, noté V, tel que : (x 1 x) 2 n 1 + (x 2 x) 2 n 2 + +(x p x) 2 n p l écart-type de cette série statistique est le réel, notéσ, tel que : σ= V Première S ( Lycée du golfe de Saint Tropez) Statistique Année 2015/ / 13
14 Définitions Autre Formule Propriété La variance peut être obtenue avec cette formule: x2 1 n 1+ x 2 2 n 2+ +x 2 p n p x 2 Première S ( Lycée du golfe de Saint Tropez) Statistique Année 2015/ / 13
15 Définitions Autre Formule Démonstration D après la définition: ( x1 x ) 2 n1 + ( x 2 x ) 2 n2 + + ( x p x ) 2 np Première S ( Lycée du golfe de Saint Tropez) Statistique Année 2015/ / 13
16 Définitions Autre Formule Démonstration D après la définition: ( x1 x ) 2 n1 + ( x 2 x ) 2 n2 + + ( x p x ) 2 np En développant les carrés Première S ( Lycée du golfe de Saint Tropez) Statistique Année 2015/ / 13
17 Définitions Autre Formule Démonstration D après la définition: ( x1 x ) 2 n1 + ( x 2 x ) 2 n2 + + ( x p x ) 2 np En développant ( les carrés x 1 2 2x 1x+ x 2) ( n 1 + x 2 2 2x 2x+ x 2) ( n xp 2 2x px+x 2) n p Première S ( Lycée du golfe de Saint Tropez) Statistique Année 2015/ / 13
18 Définitions Autre Formule Démonstration D après la définition: ( x1 x ) 2 n1 + ( x 2 x ) 2 n2 + + ( x p x ) 2 np En développant ( les carrés x 1 2 2x 1x+ x 2) ( n 1 + x 2 2 2x 2x+ x 2) ( n xp 2 2x px+x 2) n p En regroupant les termes Première S ( Lycée du golfe de Saint Tropez) Statistique Année 2015/ / 13
19 Définitions Autre Formule Démonstration D après la définition: ( x1 x ) 2 n1 + ( x 2 x ) 2 n2 + + ( x p x ) 2 np En développant ( les carrés x 1 2 2x 1x+ x 2) ( n 1 + x 2 2 2x 2x+ x 2) ( n xp 2 2x px+x 2) n p En regroupant les termes x2 1 n 1+ x 2 2 n 2+ +x 2 p n p 2x x 1 n 1 + x 2 n 2 + +x p n p + x 2 n 1+ n 2 + +n p Première S ( Lycée du golfe de Saint Tropez) Statistique Année 2015/ / 13
20 Définitions Autre Formule Démonstration D après la définition: ( x1 x ) 2 n1 + ( x 2 x ) 2 n2 + + ( x p x ) 2 np En développant ( les carrés x 1 2 2x 1x+ x 2) ( n 1 + x 2 2 2x 2x+ x 2) ( n xp 2 2x px+x 2) n p En regroupant les termes x2 1 n 1+ x 2 2 n 2+ +x 2 p n p En simplifiant 2x x 1 n 1 + x 2 n 2 + +x p n p + x 2 n 1+ n 2 + +n p Première S ( Lycée du golfe de Saint Tropez) Statistique Année 2015/ / 13
21 Définitions Autre Formule Démonstration D après la définition: ( x1 x ) 2 n1 + ( x 2 x ) 2 n2 + + ( x p x ) 2 np En développant ( les carrés x 1 2 2x 1x+ x 2) ( n 1 + x 2 2 2x 2x+ x 2) ( n xp 2 2x px+x 2) n p En regroupant les termes x2 1 n 1+ x 2 2 n 2+ +x 2 p n p En simplifiant x2 1 n 1+ x 2 2 n 2+ +x 2 p n p 2x x 1 n 1 + x 2 n 2 + +x p n p 2x x+x x 2 n 1+ n 2 + +n p Première S ( Lycée du golfe de Saint Tropez) Statistique Année 2015/ / 13
22 Définitions Autre Formule Démonstration D après la définition: ( x1 x ) 2 n1 + ( x 2 x ) 2 n2 + + ( x p x ) 2 np En développant ( les carrés x 1 2 2x 1x+ x 2) ( n 1 + x 2 2 2x 2x+ x 2) ( n xp 2 2x px+x 2) n p En regroupant les termes x2 1 n 1+ x 2 2 n 2+ +x 2 p n p En simplifiant x2 1 n 1+ x 2 2 n 2+ +x 2 p n p D où le résultat 2x x 1 n 1 + x 2 n 2 + +x p n p 2x x+x x 2 n 1+ n 2 + +n p Première S ( Lycée du golfe de Saint Tropez) Statistique Année 2015/ / 13
23 Définitions Autre Formule Démonstration D après la définition: ( x1 x ) 2 n1 + ( x 2 x ) 2 n2 + + ( x p x ) 2 np En développant ( les carrés x 1 2 2x 1x+ x 2) ( n 1 + x 2 2 2x 2x+ x 2) ( n xp 2 2x px+x 2) n p En regroupant les termes x2 1 n 1+ x 2 2 n 2+ +x 2 p n p En simplifiant x2 1 n 1+ x 2 2 n 2+ +x 2 p n p D où le résultat x2 1 n 1+ x 2 2 n 2+ +x 2 p n p 2x x 1 n 1 + x 2 n 2 + +x p n p 2x x+x 2 1 x 2 + x 2 n 1+ n 2 + +n p Première S ( Lycée du golfe de Saint Tropez) Statistique Année 2015/ / 13
24 IV) Première S ( Lycée du golfe de Saint Tropez) Statistique Année 2015/ / 13
25 IV) Première S ( Lycée du golfe de Saint Tropez) Statistique Année 2015/ / 13
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 détailReprésentation 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 détailSéries 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 détailStatistiques 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 détailStatistiques 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 détailStatistiques 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 détail3. Caractéristiques et fonctions d une v.a.
3. Caractéristiques et fonctions d une v.a. MTH2302D S. Le Digabel, École Polytechnique de Montréal H2015 (v2) MTH2302D: fonctions d une v.a. 1/32 Plan 1. Caractéristiques d une distribution 2. Fonctions
Plus en détailAnnexe 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 détailt 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 détailL 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 détailSéquence 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 détailLeçon N 4 : Statistiques à deux variables
Leçon N 4 : Statistiques à deux variables En premier lieu, il te faut relire les cours de première sur les statistiques à une variable, il y a tout un langage à se remémorer : étude d un échantillon d
Plus en détailLois de probabilité. Anita Burgun
Lois de probabilité Anita Burgun Problème posé Le problème posé en statistique: On s intéresse à une population On extrait un échantillon On se demande quelle sera la composition de l échantillon (pourcentage
Plus en détailStatistiques à une variable
Statistiques à une variable Calcul des paramètres statistiques TI-82stats.fr? Déterminer les paramètres de la série statistique : Valeurs 0 2 3 5 8 Effectifs 16 12 28 32 21? Accès au mode statistique Touche
Plus en détailStatistique 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 détailFPSTAT 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 détailStatistiques - 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 détailBulletin d information statistique
INFOSTAT JUSTICE Divorces : une procédure à deux vitesses Zakia Belmokhtar * Mai 2012 Numéro 117 En visant à permettre un règlement plus rapide et plus complet des demandes en divorce, la loi du 26 mai
Plus en détailLoi binomiale Lois normales
Loi binomiale Lois normales Christophe ROSSIGNOL Année scolaire 204/205 Table des matières Rappels sur la loi binomiale 2. Loi de Bernoulli............................................ 2.2 Schéma de Bernoulli
Plus en détail1. 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 détailLogiciel 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 détailà moyen Risque moyen Risq à élevé Risque élevé Risq e Risque faible à moyen Risq Risque moyen à élevé Risq
e élevé Risque faible Risq à moyen Risque moyen Risq à élevé Risque élevé Risq e Risque faible à moyen Risq Risque moyen à élevé Risq L e s I n d i c e s F u n d a t a é Risque Les Indices de faible risque
Plus en détailMATHÉMATIQUES. Mat-4104
MATHÉMATIQUES Pré-test D Mat-404 Questionnaire e pas écrire sur le questionnaire Préparé par : M. GHELLACHE Mai 009 Questionnaire Page / 0 Exercice ) En justifiant votre réponse, dites quel type d étude
Plus en détailSTATISTIQUES 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 détailglossaire Appellation commerciale Voir nom de marque.
glossaire Accessibilité financière Le coût d un traitement par rapport au revenu de la population. dans cette enquête, le salaire journalier minimum d un employé non-qualifié du secteur public est comparé
Plus en détailÉtude sur les taux de revalorisation des contrats individuels d assurance vie au titre de 2013 n 26 mai 2014
n 26 mai 2014 Étude sur les taux de revalorisation des contrats individuels d assurance vie au titre de 2013 Sommaire 1.INTRODUCTION 4 2.LE MARCHÉ DE L ASSURANCE VIE INDIVIDUELLE 6 2.1.La bancassurance
Plus en détailBiostatistiques : Petits effectifs
Biostatistiques : Petits effectifs Master Recherche Biologie et Santé P. Devos DRCI CHRU de Lille EA2694 patrick.devos@univ-lille2.fr Plan Données Générales : Définition des statistiques Principe de l
Plus en détailSoit 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 détailTSTI 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 détailTerminale STMG Lycée Jean Vilar 2014/2015. Terminale STMG. O. Lader
Terminale STMG O. Lader Table des matières Interrogation 1 : Indice et taux d évolution........................... 2 Devoir maison 1 : Taux d évolution................................ 4 Devoir maison 1
Plus en détailRésumé 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- 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 détailIntroduction 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 détailStatistiques Appliquées à l Expérimentation en Sciences Humaines. Christophe Lalanne, Sébastien Georges, Christophe Pallier
Statistiques Appliquées à l Expérimentation en Sciences Humaines Christophe Lalanne, Sébastien Georges, Christophe Pallier Table des matières 1 Méthodologie expérimentale et recueil des données 6 1.1 Introduction.......................................
Plus en détailStatistique 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 détailPowerControl VI Getting Started 09/06/2008 1
PowerControl VI Getting Started 09/06/2008 1 Sleep Modus Par Sleep Mode s entend «l état de repos» du PowerControl VI (PC VI). Appuyez 10 sec. sur, pour activer le mode Sleep. Cela n est que possible,
Plus en détailBACCALAURÉAT 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 détailProbabilités et Statistiques. Feuille 2 : variables aléatoires discrètes
IUT HSE Probabilités et Statistiques Feuille : variables aléatoires discrètes 1 Exercices Dénombrements Exercice 1. On souhaite ranger sur une étagère 4 livres de mathématiques (distincts), 6 livres de
Plus en détailStatistiques descriptives
Statistiques descriptives L3 Maths-Eco Université de Nantes Frédéric Lavancier F. Lavancier (Univ. Nantes) Statistiques descriptives 1 1 Vocabulaire de base F. Lavancier (Univ. Nantes) Statistiques descriptives
Plus en détailAnalyse et interprétation des données
8 Analyse et interprétation des données Les données de l enquête peuvent être utilisées pour différents types d analyses aussi bien au niveau national qu au niveau international. Ce chapitre explique comment
Plus en détailChapitre 2 Les ondes progressives périodiques
DERNIÈRE IMPRESSION LE er août 203 à 7:04 Chapitre 2 Les ondes progressives périodiques Table des matières Onde périodique 2 2 Les ondes sinusoïdales 3 3 Les ondes acoustiques 4 3. Les sons audibles.............................
Plus en détail4 Statistiques. Les notions abordées dans ce chapitre CHAPITRE
CHAPITRE Statistiques Population (en milliers) 63 6 6 6 Évolution de la population en France 9 998 999 3 Année Le graphique ci-contre indique l évolution de la population française de 998 à. On constate
Plus en détail1.1 Codage de source et test d hypothèse
Théorie de l information et codage 200/20 Cours 8février20 Enseignant: Marc Lelarge Scribe: Marc Lelarge Pour information Page webdu cours http://www.di.ens.fr/~lelarge/info.html Notations Pour des variables
Plus en détailLEÇON 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 détailCALCUL DES PROBABILITES
CALCUL DES PROBABILITES Exemple On lance une pièce de monnaie une fois. Ensemble des événements élémentaires: E = pile, face. La chance pour obtenir pile vaut 50 %, pour obtenir face vaut aussi 50 %. Les
Plus en détailClasse de première L
Classe de première L Orientations générales Pour bon nombre d élèves qui s orientent en série L, la classe de première sera une fin d étude en mathématiques au lycée. On a donc voulu ici assurer à tous
Plus en détailI. Cas de l équiprobabilité
I. Cas de l équiprobabilité Enoncé : On lance deux dés. L un est noir et l autre est blanc. Calculer les probabilités suivantes : A «Obtenir exactement un as» «Obtenir au moins un as» C «Obtenir au plus
Plus en détailLire ; 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 détailMoments des variables aléatoires réelles
Chapter 6 Moments des variables aléatoires réelles Sommaire 6.1 Espérance des variables aléatoires réelles................................ 46 6.1.1 Définition et calcul........................................
Plus en détailUnity Real Time 2.0 Service Pack 2 update
Unity Real Time 2.0 Service Pack 2 update Configuration des Objectifs Analytiques La nouvelle version permet, en un écran, de configurer un lot, un panel ou un instrument. Le menu est accessible au moyen
Plus en détailTests de comparaison de moyennes. Dr Sahar BAYAT MASTER 1 année 2009-2010 UE «Introduction à la biostatistique»
Tests de comparaison de moyennes Dr Sahar BAYAT MASTER 1 année 2009-2010 UE «Introduction à la biostatistique» Test de Z ou de l écart réduit Le test de Z : comparer des paramètres en testant leurs différences
Plus en détailServices bancaires par Internet aux entreprises. Guide pratique pour : Rapports de solde Version 8.05.22
Services bancaires par Internet aux entreprises Guide pratique pour : Rapports de solde Version 8.05.22 Table des matières Avez-vous besoin d aide?... 3 Exigences informatiques... 4 Navigateurs acceptés...
Plus en détailUNE FORMATION POUR APPRENDRE À PRÉSENTER DES DONNÉES CHIFFRÉES : POUR QUI ET POURQUOI? Bénédicte Garnier & Elisabeth Morand
UNE FORMATION POUR APPRENDRE À PRÉSENTER DES DONNÉES CHIFFRÉES : POUR QUI ET POURQUOI? Bénédicte Garnier & Elisabeth Morand Service méthodes statistiques Institut National d Etudes Démographiques (Ined)
Plus en détail2 S I M 1 P H O N E G U I D E U T I L I S A T E U R. Guide d utilisation E-commerce / Prestashop
2 S I M 1 P H O N E G U I D E U T I L I S A T E U R Guide d utilisation E-commerce / Prestashop 1 2 S I M 1 P H O N E S O M M A I R E 1. Noms d utilisateurs et mots de passe..... Page 3 Adresse mail Prestashop
Plus en détailSINE 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 détailEstimation et tests statistiques, TD 5. Solutions
ISTIL, Tronc commun de première année Introduction aux méthodes probabilistes et statistiques, 2008 2009 Estimation et tests statistiques, TD 5. Solutions Exercice 1 Dans un centre avicole, des études
Plus en détailLa rémunération des concepteurs. en théâtre au Québec. de 2004 à 2006
La rémunération des concepteurs en théâtre au Québec de 2004 à 2006 Conseil québécois du théâtre - novembre 2007 Dans le cadre des travaux préparatoires des SECONDS ÉTATS GÉNÉRAUX DU THÉÂTRE PROFESSIONNEL
Plus en détailPrécision d un résultat et calculs d incertitudes
Précision d un résultat et calculs d incertitudes PSI* 2012-2013 Lycée Chaptal 3 Table des matières Table des matières 1. Présentation d un résultat numérique................................ 4 1.1 Notations.........................................................
Plus en détaild évaluation de la toux chez l enfant
Validation d un questionnaire d évaluation de la toux chez l enfant Mémoire présenté par Caroline TROCCY Pour l obtention du diplôme de master(e) en kinésithérapie Promoteur: Monsieur G. Reychler Année
Plus en détailNote de service À : De :
Note de service À : De : Tous les Fellows, affiliés, associés et correspondants de l Institut canadien des actuaires et autres parties intéressées Jim Christie, président Conseil des normes actuarielles
Plus en détailCouples 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 détailTUTORAT DU PORTAIL FAMILLES
TUTORAT DU PORTAIL FAMILLES Ce tutorat va vous permettre de procéder : à l inscription (ou la désinscription) d un (ou de plusieurs) repas, de mettre à jour les données concernant votre famille, de payer
Plus en détailLA FABRIQUE Lieu de formation, d échange et de création artistique. St Jean de Bournay (38) Formation
LA FABRIQUE Lieu de formation, d échange et de création artistique St Jean de Bournay (38) Formation Montage vidéo avec adobe premiere Stage de 3 jours (24h) du 8 au 10 Avril 2015 dispensé par Jean-Christophe
Plus en détailManuel d installation de Business Objects Web Intelligence Rich Client.
Manuel d installation de Business Objects Web Intelligence Rich Client. Sommaire 1 Introduction... 3 2 Préconisation... 4 3 Lancement de l installation... 5 4 Installation du logiciel Rich Client... 6
Plus en détailIBM SPSS Statistics Base 20
IBM SPSS Statistics Base 20 Remarque : Avant d utiliser ces informations et le produit qu elles concernent, lisez les informations générales sous Remarques sur p. 316. Cette version s applique à IBM SPSS
Plus en détailTEST 17 FORCE 2. gums. chewing gums. Russie : badge. rouge. trompé.
TEST 17 éclencher lee chronomètree pour 20 minutes FORCE 2 3 Lire le texte et répondre aux questions. 1 GLOP et GLUP collectionnent les chaussettes trouées et en possènt ensemble 216. Si GLUP donnait 3
Plus en détailINFIRMIER(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 détailACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 2013 #12
ACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 2013 #12 ARTHUR CHARPENTIER 1 Une compagnie d assurance modélise le montant de la perte lors d un accident par la variable aléatoire continue X uniforme sur l intervalle
Plus en détailMarché de l occasion et exigences de rénovation énergétique. Rencontre de l Observatoire 21 mai 2015
Marché de l occasion et exigences de rénovation énergétique Rencontre de l Observatoire 21 mai 2015 Logements neufs / logements d occasion 7 700 logements d occasion vendus en 2013 dans l aire urbaine
Plus en détail8 : Comme ser e Cr e r e C.V.
Page 1 de 5 À l aide des renseignements que vous avez entrés dans votre Plan, vous pouvez monter un curriculum vitae d apparence professionnelle en vous servant du Créateur de C.V. de Career Cruising.
Plus en détailLicence MASS 2000-2001. (Re-)Mise à niveau en Probabilités. Feuilles de 1 à 7
Feuilles de 1 à 7 Ces feuilles avec 25 exercices et quelques rappels historiques furent distribuées à des étudiants de troisième année, dans le cadre d un cours intensif sur deux semaines, en début d année,
Plus en détailGuide au remboursement anticipé du prêt hypothécaire
Guide au remboursement anticipé du prêt Ce guide vous aidera à prendre connaissance des options de remboursement anticipé qui s offrent à vous et à choisir la solution la mieux adaptée à vos besoins. Comprendre
Plus en détailCatalogue des connaissances de base en mathématiques dispensées dans les gymnases, lycées et collèges romands.
Catalogue des connaissances de base en mathématiques dispensées dans les gymnases, lycées et collèges romands. Pourquoi un autre catalogue en Suisse romande Historique En 1990, la CRUS (Conférences des
Plus en détailLes 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 détailVariables Aléatoires. Chapitre 2
Chapitre 2 Variables Aléatoires Après avoir réalisé une expérience, on ne s intéresse bien souvent à une certaine fonction du résultat et non au résultat en lui-même. Lorsqu on regarde une portion d ADN,
Plus en détailELEGANT ET COMPACT. Pièces frontales décoratives ETAP
K1 ELEGANT ET COMPACT 2 K1 ETAP K1 possède une forme élégante et compacte qui s intègre aux environnements les plus variés. La gamme très complète utilise différentes sources lumineuses et des possibilités
Plus en détailOrganiser vos documents Windows XP
Organiser vos documents Windows XP Dossier? Fichier? Qu'est ce que c'est? Un dossier (autrement appelé répertoire) est un élément dans lequel on peut mettre d'autres dossiers, ou des fichiers (ou les 2).
Plus en détailACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 2013 #6
ACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 2013 #6 ARTHUR CHARPENTIER 1 Supposons que le nombre X de coups de téléphone durant une heure suive une loi de Poisson avec moyenne λ. Sachant que P (X = 1 X 1) = 0.8, trouver
Plus en détailMauriac, samedi 30 mai 2015. 4, rue Galilée 75116 PARIS Tél. : 01 43 06 08 10 Web : www.cabinetmichelklopfer.fr Mail : cmk@cabinetmichelklopfer.
Impact de la baisse des concours d Etat sur la situation financière des collectivités locales et données financières des communes et communautés du Cantal Mauriac, samedi 30 mai 2015 4, rue Galilée 75116
Plus en détail3 ème 2 DÉVELOPPEMENT FACTORISATIONS ET IDENTITÉS REMARQUABLES 1/5 1 - Développements
3 ème 2 DÉVELOPPEMENT FACTORISATIONS ET IDENTITÉS REMARQUABLES 1/5 1 - Développements Développer une expression consiste à transformer un produit en une somme Qu est-ce qu une somme? Qu est-ce qu un produit?
Plus en détailTD1 Signaux, énergie et puissance, signaux aléatoires
TD1 Signaux, énergie et puissance, signaux aléatoires I ) Ecrire l'expression analytique des signaux représentés sur les figures suivantes à l'aide de signaux particuliers. Dans le cas du signal y(t) trouver
Plus en détailIntroduction : Essais de phase I
Schéma de recherche de dose dans les essais de phase I : comparaison par simulations dans un cadre temporel A Doussau 1,2, MC Le Deley 3, B Asselain 1, G Vassal 3, X Paoletti 1 1 - Institut Curie, 2 -
Plus en détailCoefficients binomiaux
Probabilités L2 Exercices Chapitre 2 Coefficients binomiaux 1 ( ) On appelle chemin une suite de segments de longueur 1, dirigés soit vers le haut, soit vers la droite 1 Dénombrer tous les chemins allant
Plus en détailUnité E Variation et analyse statistique
Unité E Variation et analyse statistique VARIATION ET ANALYSE STATISTIQUE Introduction Ce module présente aux élèves deux méthodes d'utilisation des statistiques pour décrire des données et tirer des conclusions
Plus en détailIntroduction 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 détailProbabilités sur un univers fini
[http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 10 août 2015 Enoncés 1 Proailités sur un univers fini Evènements et langage ensemliste A quelle condition sur (a,, c, d) ]0, 1[ 4 existe-t-il une proailité P sur
Plus en détailCours 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 détailL accord est basé sur des dispositions légales (Art. 344ff OR, ArG, BBG, BBV).
Accord concernant l apprenant/e XXXYYY comme entre l entreprise formatrice XY Mme XX NP domicile et fribap Réseau d entreprises formatrices Mostereiweg 6 3186 Guin au sujet de la collaboration pour la
Plus en détailRESTRUCTURATION DU SERVICE DE RESTAURATION
CP 12-742 Rapport pour la commission permanente du conseil régional NOVEMBRE 2012 Présenté par Jean-Paul Huchon Président du conseil régional d'ile-de-france LYCEE COLBERT A LA CELLE
Plus en détailSTAGE IREM 0- Premiers pas en Python
Université de Bordeaux 16-18 Février 2014/2015 STAGE IREM 0- Premiers pas en Python IREM de Bordeaux Affectation et expressions Le langage python permet tout d abord de faire des calculs. On peut évaluer
Plus en détailBrock. Rapport supérieur
Simplification du processus de demande d aide financière dans les établissementss : Étude de cas à l Université Brock Rapport préparé par Higher Education Strategy Associates et Canadian Education Project
Plus en détailEvaluation d un nouveau vidéo endoscope bronchique à usage unique avec canal opérateur en réanimation
Evaluation d un nouveau vidéo endoscope bronchique à usage unique avec canal opérateur en réanimation Mémoire de DESC de réanimation Soutenu le 10 décembre 2014 par le Dr Julie Mankikian Directeur de mémoire:
Plus en détailT2- COMMENT PASSER DE LA VITESSE DES ROUES A CELLE DE LA VOITURE? L E T U N I N G
T2- COMMENT PASSER DE LA VITESSE DES ROUES A CELLE DE LA VOITURE? D É M A R C H E D I N V E S T I G A T I O N : L E T U N I N G Programme de seconde professionnelle Situation introductive problématique
Plus en détailINFORMATIQUE : LOGICIELS TABLEUR ET GESTIONNAIRE DE BASES DE DONNEES
MINISTERE DE LA COMMUNAUTE FRANCAISE ADMINISTRATION GENRALE DE L ENSEIGNEMENT ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE ENSEIGNEMENT DE PROMOTION SOCIALE DE REGIME 1 DOSSIER PEDAGOGIQUE UNITE DE FORMATION INFORMATIQUE
Plus en détailQu est-ce qu une probabilité?
Chapitre 1 Qu est-ce qu une probabilité? 1 Modéliser une expérience dont on ne peut prédire le résultat 1.1 Ensemble fondamental d une expérience aléatoire Une expérience aléatoire est une expérience dont
Plus en détailELASTICITE DE LA DEMANDE Calcul de l'elasticite & Applications Plan du cours I. L'elasticite de la demande & ses determinants II. Calcul de l'elasticite & pente de la courbe de demande III. Applications
Plus en détailUEO11 COURS/TD 1. nombres entiers et réels codés en mémoire centrale. Caractères alphabétiques et caractères spéciaux.
UEO11 COURS/TD 1 Contenu du semestre Cours et TDs sont intégrés L objectif de ce cours équivalent a 6h de cours, 10h de TD et 8h de TP est le suivant : - initiation à l algorithmique - notions de bases
Plus en détailCombien coûtent vos soins dentaires?
Combien coûtent vos soins dentaires? Enquête nationale MC sur les soins dentaires Alliance nationale des Mutualités chrétiennes 03-04-2014 Research & Development Bram Peters et Pauline van Cutsem Table
Plus en détailExo7. Limites de fonctions. 1 Théorie. 2 Calculs
Eo7 Limites de fonctions Théorie Eercice Montrer que toute fonction périodique et non constante n admet pas de ite en + Montrer que toute fonction croissante et majorée admet une ite finie en + Indication
Plus en détaildonnées en connaissance et en actions?
1 Partie 2 : Présentation de la plateforme SPSS Modeler : Comment transformer vos données en connaissance et en actions? SPSS Modeler : l atelier de data mining Large gamme de techniques d analyse (algorithmes)
Plus en détail