Statistiques Descriptives à une dimension

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Statistiques Descriptives à une dimension"

Transcription

1 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 méthodes numériques permettant d analyser et d interpréter les informations pour en tirer des conclusions. Mathématiquement, une statistique est une application X d un ensemble Ω vers un autre ensemble X : Ω C ω X(ω) Exemple : On étudie la situation familiale des travailleurs du département d informatique. Alors : Ω est l ensemble des travailleurs du département d informatique, C = {célibataire, marié, divorcé, veuf }, X(ω) = la situation familiale du travailleur ω. 2. Vocabulaire statistique Population : l ensemble d éléments assez nombreux au sujet desquelles on désire tirer des conclusions. La population doit être définie en fonction de l objectif de l étude. Supposons qu on décide de mener une enquête sur l évolution de la consommation de tabac. Veut -on étendre les conclusions à la population algérienne? mondiale? S intéresse-t-on à toutes les catégories de la population? Seulement aux hommes? Cible-t -on seulement les jeunes? Les moins de 15 ans? Dans ce cas, les conclusions de l enquête ne pourront absolument pas être étendues à une autre population. Individu : c est l unité statistique, élément de la population, sur lequel on fait l étude. Un individu peut être une personne, un animal ou un objet. Echantillon : une partie représentative de la population Il est généralement impossible de réunir l'information relative à tous les individus de la population. Parmi les raisons qui justifient un échantillonnage plutôt que de travailler sur la globalité de la population : - les données à collecter sont illimitées. - les ressources (humaines, financières,...) disponibles sont limitées. - l'expérimentation peut être destructive. Caractère : s est l aspect particulier et commun que l on se propose d étudier chez les individus. En statistiques descriptives à une dimension, on se limite à étudier un seul caractère pour les individus. Un caractère peut être qualitatif ou quantitatif. Qualitatif : non mesurable, il décrit un état. En général, il répond à la question : Comment...? Exemples : la situation familiale, la couleur des yeux, la citoyenneté, le sexe, la langue maternelle Quantitatif : mesurable, lorsque les données sont numériques. En général, il répond à la question : Combien...? Exemples : nombre d enfants, nombre de langues parlées, la taille, le poids, le salaire, Un caractère, qu il soit qualitatif ou quantitatif, prend différentes valeurs appelées modalités. Un caractère qualitatif est dit ordinal si les modalités peuvent être ordonnées sinon on dira qu il est nominal. Variable statistique : un caractère quantitatif est appelé aussi variable statistique (v.s.) 1

2 Une variable statistique peut être discrète ou continue. Une variable discrète est une variable qui ne prend que des valeurs isolées. Une variable continue est une variable qui peut prendre n importe quelle valeur dans un intervalle d IR. Exemples de v. s. discrètes : nombre d enfants, nombre de langues parlées,,, Exemples de v. s. continues : Les mesures de longueur (largeur, épaisseur ), le temps, le poids (la masse) et les mesures qui en dépendent (surface, volume, vitesse, densité.), la taille, le salaire Si la v. s. est continue, on regroupe les données dans des classes qui sont des intervalles deux à deux disjoints et dont la réunion englobe l ensembles des observations. Chaque classe est considérée comme étant une seule modalité. Soit la statistique X : Ω C ω i X(ω i ) = x i On appelle fréquence partielle ( ou effectif partiel) de la modalité x i X(Ω) C, le cardinal de X -1 ({x i }) noté n i. C est le nombre d individus qui ont la même modalité x i. Exemple : Prenons l'exemple de situation familiale des travailleurs du département d informatique. x i = X(ω i ) = la situation familiale du travailleur ω i. Si on a 100 travailleurs au département d informatique, on obtient une série statistique de 100 valeurs. Marié, marié, célibataire, marié, marié, marié, marié, célibataire, célibataire, célibataire, célibataire, marié, marié, veuf, marié, marié, célibataire,.. Se contenter d'énumérer les 100 valeurs, l'information ne sera pas pratique. Une façon commode de représenter les résultats consiste à créer une distribution statistique des fréquences. On reprend l'ensemble des modalités observées (les situations familiales) et pour chacune, on donne le nombre n i d individus qui ont cette situation. x i (modalités) n i marié n 1 célibataire n 2 divorcé n 3 veuf n =100 Pour un caractère qualitatif, les modalités sont classées selon l ordre décroissant des fréquences. On a : = N = effectif total On peut établir la distribution de fréquences relatives partielles f i = dans laquelle chaque fréquence est exprimée en proportion (comprise entre 0 et 1) ou en pourcentage (compris entre 0 et 100) de l'effectif. = 1 Si le caractère est quantitatif ou qualitatif ordinal, on définit la fréquence cumulée n ic de la modalité x i par n = = n + n + + n et la fréquence relative cumulée F i par F = 2

3 Chapitre I 3. Représentation d une série statistique On a à faire à une série statistique expérimentale, les données sont brutes, on doit y mettre de l ordre afin de les présenter d une façon claire. Pour cela on dispose de tableau statistique ou de graphiques 3.1 Représentation dans un tableau : le tableau statistique comporte le titre, le corps et la source des informations. Le titre est ainsi libellé : répartition (ou distribution) de tels individus selon tel caractère. En bas du tableau on indique la source d où proviennent les informations, on peut ajouter la date et le lieu. Le corps du tableau: pour une série statistique qualitative, il comporte 3 colonnes : on met les modalités x i dans la 1 ère, dans la seconde les fréquences n i et dans la 3 ième les fréquences relatives en pourcentages (100 f i ) Pour une série statistique quantitative continue, il faut définir au préalable le nombre de classes et leur positionnement. Certaines règles sont utiles : Les classes ( [a 1, a 2 [, [a 2, a 3 [,..., [a k, a k+1 [ ) sont des ensembles mutuellement disjoints et leur réunion englobe l ensemble des données. Le nombre de classes k ne doit être ni trop petit ni trop grand et doit dépendre du nombre de données N : 5 k 15 Le nombre moyen de données par classe = N/k 5 S il est possible, pour des raisons pratiques, on prend des classes de même amplitudes (longueur) e Dans ce cas e = = (! "#$%! "& ) et donc k = ) On mentionne dans la première colonne les classes, les autres colonnes sont les mêmes que pour une série discrète. On peut ajouter une colonne pour les centres des classes. 3.2 Représentation graphique Représentation d une série qualitative La représentation par secteurs: chaque modalité est représentée par un secteur (une portion) du disque. La surface (et donc l angle au centre) du secteur est proportionnelle à la fréquence de la modalité. α i = 360 x f i La représentation par tuyaux d orgues: les modalités sont représentées sur un repère cartésien par des rectangles de base constante et des hauteurs proportionnelles aux fréquences 3

4 Représentation d une série quantitative : Il existe deux types de représentations : Le diagramme différentiel: il correspond à la représentation par rapport aux fréquences partielles (ou fréquences relatives partielles ). Le diagramme intégral: il correspond à la représentation par rapport aux fréquences cumulées (ou fréquences relatives cumulées ). Le diagramme différentiel d une série discrète est un diagramme en bâtons. Sur un repère cartésien, de chaque point de coordonnées (x i, 0) est tracé un bâton de longueur proportionnelle à n i ou f i Le diagramme différentiel d une série continue est appelé histogramme : c est la figure obtenue en traçant de chaque base [a i, a i+1 [ un rectangle de surface ( et non pas la hauteur) proportionnelle à n i ou f i Histogramme Diagramme en bâtons Le diagramme intégral (ou courbe cumulative) pour une série discrète, est la représentation graphique de la fonction de répartition définie par : F(x) = f = f + f + + f si i x < C est un graphique en escalier. Le diagramme intégral pour une série continue: sur un repère cartésien, on représente chaque classe [a i, a i+1 [ par un point de coordonnées ( a i+1, n ic ). On joint les points successifs par des segments de droites pour obtenir le polygone des fréquences cumulées. On polit ensuite ce polygone pour obtenir la courbe cumulative (le diagramme intégral) Diag. intégral (cas discret) Diag. intégral (cas continu)

5 . Paramètres de tendance centrale pour une série statistique à caractère quantitatif Le mode (M o ) : c est la valeur de la vs qui a la plus grande fréquence partielle. Si la vs est continue, on définit la classe modale. C est la classe qui a la plus grande fréquence moyenne par unité d intervalle. On a M o = a i où a i : borne inférieure de la classe modale 3 e i : amplitude de la classe modale 1 : fréquence de la classe modale - fréquence de la classe précédente 2 : fréquence de la classe modale - fréquence de la classe suivante La médiane (M e ) : c est la valeur de la vs qui partage en 2 parties égales les observations constituants la série préalablement rangées par ordre croissant ou décroissant Pour une série statistique discrète x 1, x 2,...,x N où N est l effectif total Si N est impair : 5 6 = Si N est pair : 5 6 = ( ) Pour une série statistique continue, on détermine la classe médiane. La i ème classe [a i,a i+1 [ est la classe médiane si F i 1 1/2 F i ou bien 5 6 = : + ; 2 (%)> = : + 2 F % f Quartiles, quintiles, déciles et centiles La médiane est une valeur telle que 50% des données sont plus petites qu elle i.e. elle partage la distribution en 2 parties égales. On peut généraliser cette idée et partager la distribution des fréquences en quatre parties égales on obtient les 3 quartiles Q 1, Q 2 et Q 3. Si on partage la distribution des fréquences en cinq parties égales on obtient les quintiles q 1, q 2, q 3 et q. Si on partage la distribution des fréquences en dix parties égales on obtient les 9 déciles d 1, d 2,...,d 9. Si on partage la distribution des fréquences en cent parties égales on obtient les 99 centiles c 1, c 2,...,c 99. Le centile d ordre α, c α, est défini par : - Pour une vs discrète? Si est entier alors c α = (xab + xab ) 2CC 2CC? Si n est pas entier, c α est la donnée x i dont le rang i est l entier qui suit?. Pour une vs continue, on détermine la classe [a i, a i+1 [ contenant c α. C est la 1ère classe où la fréquence cumulée atteint ou dépasse? c E = a + 5 AB 2CC % (G2) e ou c E = a + B 2CC %H G2 I e

6 Les quartiles sont les 25 ème, 50 ème et 75 ème centiles. Q 1 = c 25, Q 2 =c 50 et Q 3 = c 75 Les quintiles sont les 20 ème, 0 ème, 60 ème et 80 ème centiles. q 1 = c 20, q 2 =c 0, q 3 = c 60 et q = c 80 Les déciles sont les 10 ème, 20 ème,..., 90 ème centiles. d 1 = c 10, d 2 =c 20,..., d 9 = c 90 La moyenne arithmétique ( X ) La moyenne arithmétique est la valeur que devraient avoir toutes les données pour que leur somme totale soit inchangée. 1 X = f x = N n x Pour une vs continue, les x i sont remplacées par les centres des classes c i. La moyenne géométrique (G) : La moyenne géométrique est la valeur que devraient avoir toutes les données pour que leur produit soit inchangé. A G = Mx 2 x 3 x O Exemple : une quantité positive Q 0 évolue de t 1 % une première année puis t 2 % l année suivante. Quel est le taux moyen annuel d évolution? Soit P = 1 + Q 2 et P = 1 + Q 3 Alors après les 2 années, la quantité est Q 2 = c 1 c 2 Q 0 c 1 et c 2 sont appelés les coefficients multiplicateurs des 2 années. Soit t le taux moyen annuel et c le coefficient multiplicateur correspondant à t On a alors Q 2 = c 2 Q 0 d où c = c c et comme c = 1 + S alors t = (c - 1)100 La moyenne harmonique (H): H = ; Exemple : si un train fait un trajet aller-retour entre 2 villes à la vitesse constante V 1 pour l aller et la vitesse constante V 2 pour le retour. La vitesse moyenne du trajet est V moy = = 2 ]2 2 = H c est la moyenne harmonique ]3 T = T Q UVVWX Q \ XWYZ[X ]2 \ ]3 6

7 5. Paramètres de dispersion L étendue (W) : W = x max - x min La variance V(X) : c est la moyenne arithmétique des carrés des écarts à la moyenne. L écart-type V(X) = 1 N n (x X) = 1 N n x σ X =_`(a) X L écart absolu: E c = n dx Xd Le coefficient de variation cv = e f g Si cv > 0.15 (ou 15%) alors la série est dispersée Le coefficient de dissymétrie : CD = (g %h W) i e f Si CD > 0 alors la distribution est étalée vers la droite. L écart interquartile : EIQ = Q 3 - Q 1 L écart semi-interquartile est : ESIQ = j k% j 2 6. Changement de variable Soit Y une nouvelle variable transformée de X Y = g%m où a et b sont 2 constantes et a 0 c On a alors X = a Y + b et V(X)= a 2 V(Y) Si a et b sont bien choisis alors les calculs de Y et V(Y) sont plus faciles que les calculs directs de X et V(X). En pratique, on prendra a = pgcd (x i ) et b = le mode si la vs est discrète Si la vs est continue, on prendra a = pgcd (e i ) et b = le centre de la clase modale 7

Statistique : Résumé de cours et méthodes

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

Plus en détail

Séries Statistiques Simples

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

Plus en détail

1. Vocabulaire : Introduction au tableau élémentaire

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

3. Caractéristiques et fonctions d une v.a.

3. 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 détail

Statistique Descriptive Élémentaire

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Représentation d une distribution

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

Plus en détail

Examen d accès - 1 Octobre 2009

Examen d accès - 1 Octobre 2009 Examen d accès - 1 Octobre 2009 Aucun document autorisé - Calculatrice fournie par le centre d examen Ce examen est un questionnaire à choix multiples constitué de 50 questions. Plusieurs réponses sont

Plus en détail

Utiliser les propriétés Savoir réduire un radical savoir +,-,x,: Utiliser les propriétés des puissances Calculer avec des puissances

Utiliser les propriétés Savoir réduire un radical savoir +,-,x,: Utiliser les propriétés des puissances Calculer avec des puissances ARITHMETIQUE 1 C B A Numération Ecrire en lettres et en chiffres Poser des questions fermées autour d un document simple (message, consigne, planning ) Connaître le système décimal Déterminer la position

Plus en détail

SERIE 1 Statistique descriptive - Graphiques

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

Plus en détail

Statistiques 0,14 0,11

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

Plus en détail

Terminale STMG Lycée Jean Vilar 2013/2014. Terminale STMG. O. Lader

Terminale STMG Lycée Jean Vilar 2013/2014. Terminale STMG. O. Lader Terminale STMG O. Lader Table des matières 1 Information chiffrée (4s) 4 1.1 Taux d évolution....................................... 6 1.2 indices............................................. 6 1.3 Racine

Plus en détail

DOCUMENT DE RÉVISION MAT-4104

DOCUMENT DE RÉVISION MAT-4104 CENTRE D ÉDUCATION DES ADULTES DOCUMENT DE RÉVISION MAT-4104 ÉLABORÉ PAR RICHARD ROUSSEAU, ENSEIGNANT EN MATHÉMATIQUES, CENTRE D ÉDUCATION DES ADULTES L ESCALE COMMISSION SCOLAIRE DE L AMIANTE MAI 005

Plus en détail

Statistique descriptive et prévision

Statistique descriptive et prévision Statistique descriptive et prévision Année 2010/2011 L. Chaumont Contents 1. Étude d une variable 5 1.1. Définitions................................ 5 1.2. Représentations graphiques usuelles................

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Introduction à la statistique descriptive

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

Plus en détail

Résumé du Cours de Statistique Descriptive. Yves Tillé

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

Plus en détail

Les variables indépendantes catégorielles

Les variables indépendantes catégorielles Les variables indépendantes catégorielles Jean-François Bickel Statistique II SP08 Jusqu à maintenant, nous avons considéré comme variables indépendantes uniquement des variables intervalles (âge) ou traitées

Plus en détail

Licence Economie-Gestion, 1ère Année Polycopié de Statistique Descriptive. Année universitaire : 2013-2014.

Licence Economie-Gestion, 1ère Année Polycopié de Statistique Descriptive. Année universitaire : 2013-2014. Licence Economie-Gestion, 1ère Année Polycopié de Statistique Descriptive. Année universitaire : 2013-2014. Thèmes des séances de TD Thème n.1: Tableaux statistiques et représentations graphiques. Thème

Plus en détail

Logiciel XLSTAT version 7.0. 40 rue Damrémont 75018 PARIS

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

Plus en détail

Classe de première L

Classe 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 détail

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

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

MATHÉMATIQUES. Mat-4104

MATHÉMATIQUES. 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 détail

Statistiques 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 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 détail

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

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

Plus en détail

Baccalauréat ES Polynésie (spécialité) 10 septembre 2014 Corrigé

Baccalauréat ES Polynésie (spécialité) 10 septembre 2014 Corrigé Baccalauréat ES Polynésie (spécialité) 10 septembre 2014 Corrigé A. P. M. E. P. Exercice 1 5 points 1. Réponse d. : 1 e Le coefficient directeur de la tangente est négatif et n est manifestement pas 2e

Plus en détail

Lois de probabilité à densité Loi normale

Lois de probabilité à densité Loi normale DERNIÈRE IMPRESSIN LE 31 mars 2015 à 14:11 Lois de probabilité à densité Loi normale Table des matières 1 Lois à densité 2 1.1 Introduction................................ 2 1.2 Densité de probabilité

Plus en détail

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

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

Plus en détail

BACCALAURÉAT PROFESSIONNEL SUJET

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

Plus en détail

Précision d un résultat et calculs d incertitudes

Précision 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 détail

STATISTIQUES DESCRIPTIVES

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

Plus en détail

STATISTIQUE avec la calculatrice TI-nspire. Applications : Tableur & listes - Données et statistiques

STATISTIQUE avec la calculatrice TI-nspire. Applications : Tableur & listes - Données et statistiques STATISTIQUE avec la calculatrice TI-nspire. Applications : Tableur & listes - Données et statistiques 1) Caractère qualitatif : représentations graphiques Moyen de locomotion pour venir à l école. x i

Plus en détail

Loi binomiale Lois normales

Loi 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 détail

Traitement des données avec Microsoft EXCEL 2010

Traitement des données avec Microsoft EXCEL 2010 Traitement des données avec Microsoft EXCEL 2010 Vincent Jalby Septembre 2012 1 Saisie des données Les données collectées sont saisies dans une feuille Excel. Chaque ligne correspond à une observation

Plus en détail

- Ressources pour les classes

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Les algorithmes de base du graphisme

Les algorithmes de base du graphisme Les algorithmes de base du graphisme Table des matières 1 Traçage 2 1.1 Segments de droites......................... 2 1.1.1 Algorithmes simples.................... 3 1.1.2 Algorithmes de Bresenham (1965).............

Plus en détail

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

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

Plus en détail

EXERCICES - ANALYSE GÉNÉRALE

EXERCICES - ANALYSE GÉNÉRALE EXERCICES - ANALYSE GÉNÉRALE OLIVIER COLLIER Exercice 1 (2012) Une entreprise veut faire un prêt de S euros auprès d une banque au taux annuel composé r. Le remboursement sera effectué en n années par

Plus en détail

Commun à tous les candidats

Commun à tous les candidats EXERCICE 3 (9 points ) Commun à tous les candidats On s intéresse à des courbes servant de modèle à la distribution de la masse salariale d une entreprise. Les fonctions f associées définies sur l intervalle

Plus en détail

C H A P I T R E 1 1 S T A T I S T I Q U E S ; P O U R C E N T A G E S ; M O Y E N N E S

C H A P I T R E 1 1 S T A T I S T I Q U E S ; P O U R C E N T A G E S ; M O Y E N N E S Classe de Troisième C H A P I T R E 1 1 S T A T I S T I Q U E S ; P O U R C E N T A G E S ; M O Y E N N E S Le but de ce chapitre est de porter une réflexion sur le traitement habituel de l'information

Plus en détail

Première STMG1 2014-2015 progression. - 1. Séquence : Proportion d une sous population dans une population.

Première STMG1 2014-2015 progression. - 1. Séquence : Proportion d une sous population dans une population. Première STMG1 2014-2015 progression. - 1 Table des matières Fil rouge. 3 Axes du programme. 3 Séquence : Proportion d une sous population dans une population. 3 Information chiffrée : connaître et exploiter

Plus en détail

Chapitre 2 Le problème de l unicité des solutions

Chapitre 2 Le problème de l unicité des solutions Université Joseph Fourier UE MAT 127 Mathématiques année 2011-2012 Chapitre 2 Le problème de l unicité des solutions Ce que nous verrons dans ce chapitre : un exemple d équation différentielle y = f(y)

Plus en détail

Chapitre 11. Premières Notions sur les fonctions

Chapitre 11. Premières Notions sur les fonctions Chapitre 11 Premières Notions sur les fonctions 1. Exemples Exemple 1 La distance parcourue par une automobile en un temps donné varie en fonction de sa vitesse. Faire deux phrases utilisant les mots suivants.

Plus en détail

Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale. Unité mixte de recherche Cemagref - CIRAD - ENGREF

Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale. Unité mixte de recherche Cemagref - CIRAD - ENGREF Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale Unité mixte de recherche Cemagref - CIRAD - ENGREF Master ère année Analyse spatiale, analyse géographique, spatialité des sociétés Master

Plus en détail

Discrétisation et génération de hiérarchies de concepts

Discrétisation et génération de hiérarchies de concepts Prétraitement des données 1 Pourquoi prétraiter les données? Nettoyage des données Intégration et transformation Réduction des données Discrétisation et génération de hiérarchies de g concepts Pourquoi

Plus en détail

Nombres, mesures et incertitudes en sciences physiques et chimiques. Groupe des Sciences physiques et chimiques de l IGEN

Nombres, mesures et incertitudes en sciences physiques et chimiques. Groupe des Sciences physiques et chimiques de l IGEN Nombres, mesures et incertitudes en sciences physiques et chimiques. Groupe des Sciences physiques et chimiques de l IGEN Table des matières. Introduction....3 Mesures et incertitudes en sciences physiques

Plus en détail

Épreuve pratique de mathématiques Printemps 2009. Descriptifs. (Page vide)

Épreuve pratique de mathématiques Printemps 2009. Descriptifs. (Page vide) Épreuve pratique de mathématiques Printemps 2009 Descriptifs (Page vide) Sujet 001 Épreuve pratique de mathématiques Descriptif Étude d une fonction dépendant d un paramètre Étant donné une fonction dépendant

Plus en détail

212 année 2013/2014 DM de synthèse 2

212 année 2013/2014 DM de synthèse 2 22 année 20/204 DM de synthèse 2 Exercice Soit f la fonction représentée cicontre.. Donner l'ensemble de définition de la fonction f. 2. Donner l'image de 4 par f.. a. Donner un nombre qui n'a qu'un seul

Plus en détail

MESURE ET PRECISION. Il est clair que si le voltmètre mesure bien la tension U aux bornes de R, l ampèremètre, lui, mesure. R mes. mes. .

MESURE ET PRECISION. Il est clair que si le voltmètre mesure bien la tension U aux bornes de R, l ampèremètre, lui, mesure. R mes. mes. . MESURE ET PRECISIO La détermination de la valeur d une grandeur G à partir des mesures expérimentales de grandeurs a et b dont elle dépend n a vraiment de sens que si elle est accompagnée de la précision

Plus en détail

Moments des variables aléatoires réelles

Moments 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 détail

TP 7 : oscillateur de torsion

TP 7 : oscillateur de torsion TP 7 : oscillateur de torsion Objectif : étude des oscillations libres et forcées d un pendule de torsion 1 Principe général 1.1 Définition Un pendule de torsion est constitué par un fil large (métallique)

Plus en détail

Licence Economie-Gestion, 1ère Année Polycopié de Statistique Descriptive. Année universitaire : 2014-2015.

Licence Economie-Gestion, 1ère Année Polycopié de Statistique Descriptive. Année universitaire : 2014-2015. Licence Economie-Gestion, 1ère Année Polycopié de Statistique Descriptive. Année universitaire : 2014-2015. Thèmes des séances de TD Thème n.1: Tableaux statistiques et représentations graphiques. Thème

Plus en détail

Baccalauréat ES/L Métropole La Réunion 13 septembre 2013 Corrigé

Baccalauréat ES/L Métropole La Réunion 13 septembre 2013 Corrigé Baccalauréat S/L Métropole La Réunion 13 septembre 2013 Corrigé A. P. M.. P. XRCIC 1 Commun à tous les candidats Partie A 1. L arbre de probabilité correspondant aux données du problème est : 0,3 0,6 H

Plus en détail

Collecter des informations statistiques

Collecter des informations statistiques Collecter des informations statistiques FICHE MÉTHODE A I Les caractéristiques essentielles d un tableau statistique La statistique a un vocabulaire spécifique. L objet du tableau (la variable) s appelle

Plus en détail

Lecture critique d article. Bio statistiques. Dr MARC CUGGIA MCU-PH Laboratoire d informatique médicale EA-3888

Lecture critique d article. Bio statistiques. Dr MARC CUGGIA MCU-PH Laboratoire d informatique médicale EA-3888 Lecture critique d article Rappels Bio statistiques Dr MARC CUGGIA MCU-PH Laboratoire d informatique médicale EA-3888 Plan du cours Rappels fondamentaux Statistiques descriptives Notions de tests statistiques

Plus en détail

C f tracée ci- contre est la représentation graphique d une

C f tracée ci- contre est la représentation graphique d une TLES1 DEVOIR A LA MAISON N 7 La courbe C f tracée ci- contre est la représentation graphique d une fonction f définie et dérivable sur R. On note f ' la fonction dérivée de f. La tangente T à la courbe

Plus en détail

Chapitre 3. Les distributions à deux variables

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

Plus en détail

Items étudiés dans le CHAPITRE N5. 7 et 9 p 129 D14 Déterminer par le calcul l'antécédent d'un nombre par une fonction linéaire

Items étudiés dans le CHAPITRE N5. 7 et 9 p 129 D14 Déterminer par le calcul l'antécédent d'un nombre par une fonction linéaire CHAPITRE N5 FONCTIONS LINEAIRES NOTION DE FONCTION FONCTIONS LINEAIRES NOTION DE FONCTION FONCTIONS LINEAIRES NOTION DE FONCTION Code item D0 D2 N30[S] Items étudiés dans le CHAPITRE N5 Déterminer l'image

Plus en détail

Fonctions de plusieurs variables

Fonctions de plusieurs variables Module : Analyse 03 Chapitre 00 : Fonctions de plusieurs variables Généralités et Rappels des notions topologiques dans : Qu est- ce que?: Mathématiquement, n étant un entier non nul, on définit comme

Plus en détail

Ce document a été mis en ligne par le Canopé de l académie de Strasbourg pour la Base Nationale des Sujets d Examens de l enseignement professionnel.

Ce document a été mis en ligne par le Canopé de l académie de Strasbourg pour la Base Nationale des Sujets d Examens de l enseignement professionnel. Ce document a été mis en ligne par le Canopé de l académie de Strasbourg pour la Base Nationale des Sujets d Examens de l enseignement professionnel. Ce fichier numérique ne peut être reproduit, représenté,

Plus en détail

Leçon 6. Savoir compter

Leçon 6. Savoir compter Leçon 6. Savoir compter Cette leçon est une introduction aux questions de dénombrements. Il s agit, d une part, de compter certains objets mathématiques (éléments, parties, applications,...) et, d autre

Plus en détail

Statistique Descriptive et Inférentielle Méthodes paramétriques et non paramétriques

Statistique Descriptive et Inférentielle Méthodes paramétriques et non paramétriques Fiche TD avec le logiciel : a2-1-c Statistique Descriptive et Inférentielle Méthodes paramétriques et non paramétriques Sylvain Mousset Rappels de probabilités / statistiques Table des matières 1 Probabilités

Plus en détail

Vision industrielle et télédétection - Détection d ellipses. Guillaume Martinez 17 décembre 2007

Vision industrielle et télédétection - Détection d ellipses. Guillaume Martinez 17 décembre 2007 Vision industrielle et télédétection - Détection d ellipses Guillaume Martinez 17 décembre 2007 1 Table des matières 1 Le projet 3 1.1 Objectif................................ 3 1.2 Les choix techniques.........................

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Relation entre deux variables : estimation de la corrélation linéaire

Relation entre deux variables : estimation de la corrélation linéaire CHAPITRE 3 Relation entre deux variables : estimation de la corrélation linéaire Parmi les analyses statistiques descriptives, l une d entre elles est particulièrement utilisée pour mettre en évidence

Plus en détail

Cours d Analyse. Fonctions de plusieurs variables

Cours d Analyse. Fonctions de plusieurs variables Cours d Analyse Fonctions de plusieurs variables Licence 1ère année 2007/2008 Nicolas Prioux Université de Marne-la-Vallée Table des matières 1 Notions de géométrie dans l espace et fonctions à deux variables........

Plus en détail

Mercredi 24 Juin 2015

Mercredi 24 Juin 2015 BACCALAURÉAT GÉNÉRAL Session 2015 MATHÉMATIQUES Série ES ENSEIGNEMENT OBLIGATOIRE Durée de l épreuve : 3 heures coefficient : 5 MATHÉMATIQUES Série L ENSEIGNEMENT DE SPÉCIALITÉ Durée de l épreuve : 3 heures

Plus en détail

RESULTATS de MESURES et PRECISION

RESULTATS de MESURES et PRECISION Licence de physique, parcours Physique appliquée aux Sciences de la Vie et de la Planète Année 2005-2006 RESULTATS de MESURES et PRECISION Fascicule à lire avant de commencer les Travaux Pratiques Sommaire

Plus en détail

Petit lexique de calcul à l usage des élèves de sixième et de cinquième par M. PARCABE, professeur au collège Alain FOURNIER de BORDEAUX, mars 2007

Petit lexique de calcul à l usage des élèves de sixième et de cinquième par M. PARCABE, professeur au collège Alain FOURNIER de BORDEAUX, mars 2007 Petit lexique de calcul à l usage des élèves de sixième et de cinquième par M. PARCABE, professeur au collège Alain FOURNIER de BORDEAUX, mars 2007 page 1 / 10 abscisse addition additionner ajouter appliquer

Plus en détail

INTRODUCTION À L ANALYSE FACTORIELLE DES CORRESPONDANCES

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Correction du Baccalauréat S Amérique du Nord mai 2007

Correction du Baccalauréat S Amérique du Nord mai 2007 Correction du Baccalauréat S Amérique du Nord mai 7 EXERCICE points. Le plan (P) a une pour équation cartésienne : x+y z+ =. Les coordonnées de H vérifient cette équation donc H appartient à (P) et A n

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Les devoirs en Première STMG

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

Plus en détail

PROBLEME(12) Première partie : Peinture des murs et du plafond.

PROBLEME(12) Première partie : Peinture des murs et du plafond. PROBLEME(12) Une entreprise doit rénover un local. Ce local a la forme d'un parallélépipède rectangle. La longueur est 6,40m, la largeur est 5,20m et la hauteur est 2,80m. Il comporte une porte de 2m de

Plus en détail

Notes de cours. Culture, société et technique (CST 4) Nom : groupe :

Notes de cours. Culture, société et technique (CST 4) Nom : groupe : Notes de cours Culture, société et technique (CST 4) Nom : groupe : Table des matières Module 1 : Les familles de fonctions... 5 1.1 Relations ou fonctions... 5 1.2 Quelques modèles mathématiques... 5

Plus en détail

Corrigé du baccalauréat S Polynésie juin 2004

Corrigé du baccalauréat S Polynésie juin 2004 Durée : 4 heures Corrigé du baccalauréat S Polynésie juin 4 EXERCICE Commun à tous les candidats 4 points. X suit la loi de durée de vie sans vieillissement ou encore loi eponentielle de paramètre λ ;

Plus en détail

Le calcul numérique : pourquoi et comment?

Le calcul numérique : pourquoi et comment? Le calcul numérique : pourquoi et comment? 16 juin 2009 Claude Gomez Directeur du consortium Scilab Plan Le calcul symbolique Le calcul numérique Le logiciel Scilab Scilab au lycée Le calcul symbolique

Plus en détail

Lecture graphique. Table des matières

Lecture graphique. Table des matières Lecture graphique Table des matières 1 Lecture d une courbe 2 1.1 Définition d une fonction.......................... 2 1.2 Exemple d une courbe........................... 2 1.3 Coût, recette et bénéfice...........................

Plus en détail

FONCTIONS. I Généralités sur les fonctions. Définitions. Remarque. Exercice 01. Remarque

FONCTIONS. I Généralités sur les fonctions. Définitions. Remarque. Exercice 01. Remarque FNCTINS I Généralités sur les fonctions Définitions Soit D une partie de l'ensemble IR. n définit une fonction f de D dans IR, en associant à chaque réel de D, un réel et un seul noté f() et que l'on appelle

Plus en détail

La survie nette actuelle à long terme Qualités de sept méthodes d estimation

La survie nette actuelle à long terme Qualités de sept méthodes d estimation La survie nette actuelle à long terme Qualités de sept méthodes d estimation PAR Alireza MOGHADDAM TUTEUR : Guy HÉDELIN Laboratoire d Épidémiologie et de Santé publique, EA 80 Faculté de Médecine de Strasbourg

Plus en détail

Programmes des classes préparatoires aux Grandes Ecoles

Programmes des classes préparatoires aux Grandes Ecoles Programmes des classes préparatoires aux Grandes Ecoles Filière : scientifique Voie : Biologie, chimie, physique et sciences de la Terre (BCPST) Discipline : Mathématiques Seconde année Préambule Programme

Plus en détail

Deux disques dans un carré

Deux disques dans un carré Deux disques dans un carré Table des matières 1 Fiche résumé 2 2 Fiche élève Seconde - version 1 3 2.1 Le problème............................................... 3 2.2 Construction de la figure avec geogebra...............................

Plus en détail

CALCULATRICE AUTORISEE

CALCULATRICE AUTORISEE Lycée F. MISTRAL AVIGNON BAC BLANC 2012 Epreuve de MATHEMATIQUES Série S CALCULATRICE AUTORISEE DUREE : 4 heures Dès que le sujet vous est remis, assurez-vous qu il est complet Ce sujet comporte 3 pages

Plus en détail

Seconde Généralités sur les fonctions Exercices. Notion de fonction.

Seconde Généralités sur les fonctions Exercices. Notion de fonction. Seconde Généralités sur les fonctions Exercices Notion de fonction. Exercice. Une fonction définie par une formule. On considère la fonction f définie sur R par = x + x. a) Calculer les images de, 0 et

Plus en détail

De même, le périmètre P d un cercle de rayon 1 vaut P = 2π (par définition de π). Mais, on peut démontrer (difficilement!) que

De même, le périmètre P d un cercle de rayon 1 vaut P = 2π (par définition de π). Mais, on peut démontrer (difficilement!) que Introduction. On suppose connus les ensembles N (des entiers naturels), Z des entiers relatifs et Q (des nombres rationnels). On s est rendu compte, depuis l antiquité, que l on ne peut pas tout mesurer

Plus en détail

RÉVISION DE CALCUL NUMÉRIQUE

RÉVISION DE CALCUL NUMÉRIQUE RÉVISION DE CALCUL NUMÉRIQUE. Les ensembles numériques. Propriétés des nombres réels. Ordre des opérations. Nombres premiers. Opérations sur les fractions 7. Puissances entières 0.7 Notation scientifique.8

Plus en détail

EXERCICES DE REVISIONS MATHEMATIQUES CM2

EXERCICES DE REVISIONS MATHEMATIQUES CM2 EXERCICES DE REVISIONS MATHEMATIQUES CM2 NOMBRES ET CALCUL Exercices FRACTIONS Nommer les fractions simples et décimales en utilisant le vocabulaire : 3 R1 demi, tiers, quart, dixième, centième. Utiliser

Plus en détail

Introduction à l approche bootstrap

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Séance 8 : Régression Logistique

Séance 8 : Régression Logistique Séance 8 : Régression Logistique Sommaire Proc LOGISTIC : Régression logistique... 2 Exemple commenté : Achat en (t+1) à partir du sexe et du chiffre d affaires de la période précédente. 4 La régression

Plus en détail

C.A.P. Groupement B : Hygiène Santé Chimie et procédés. Session 2014. Épreuve : Mathématiques - Sciences Physiques. Durée : 2 heures Coefficient : 2

C.A.P. Groupement B : Hygiène Santé Chimie et procédés. Session 2014. Épreuve : Mathématiques - Sciences Physiques. Durée : 2 heures Coefficient : 2 C.A.P. Groupement B : Hygiène Santé Chimie et procédés Session 2014 Épreuve : Mathématiques - Sciences Physiques Durée : 2 heures Coefficient : 2 Spécialités concernées : Agent d assainissement et de collecte

Plus en détail

Élément 424b Introduction à la statistique descriptive

Élément 424b Introduction à la statistique descriptive CTU Master AGPS De la donnée à la connaissance : traitement, analyse et transmission Élément 44b Introduction à la statistique descriptive Prof. Marie-Hélène de Sède-Marceau Année / Statistique Introduction

Plus en détail

LES DIFFERENTS TYPES DE MESURE

LES DIFFERENTS TYPES DE MESURE LES DIFFERENTS TYPES DE MESURE Licence - Statistiques 2004/2005 REALITE ET DONNEES CHIFFREES Recherche = - mesure. - traduction d une réalité en chiffre - abouti à des tableaux, des calculs 1) Qu est-ce

Plus en détail

Leçon N 4 : Statistiques à deux variables

Leçon 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 détail