La statistique est la science qui consiste à collecter des données chiffrées, à les analyser, à les commenter et à les critiquer.
|
|
- Marie-Hélène Paquette
- il y a 7 ans
- Total affichages :
Transcription
1 nde CHAPITRE 6 : STATISTIQUES La statistique est la science qui consiste à collecter des données chiffrées, à les analyser, à les commenter et à les critiquer. I Vocabulaire Population : Une population est un ensemble de personnes ou d objets, appelés individus, définis par une propriété commune appelée caractère. Exemple de population : les habitants d un pays, classe de seconde, les automobiles fabriquées en 0. Caractères qualitatifs : Ce sont les caractères dont les valeurs ne sont pas des nombres. Exemple : profession, couleur des yeux. Caractères quantitatifs : Ce sont les caractères qui prennent des valeurs numériques. Exemple : l âge, la taille, le nombre de sœurs Si les valeurs du caractère sont regroupées en intervalles, appelés Classes (ex : Taille [70;7[ ), on dit que le caractère est continu. Si les valeurs du caractère sont isolées (notes, âge, ), on dit que le caractère est discret. Une étude statistique s effectue sur un ensemble appelé Population, dont les éléments sont appelés Individus, et consiste à collecter et étudier un même aspect sur chaque individu, appelé Caractère. Définition Une série statistique quantitative brute est constituée de la liste de toutes les valeurs x, x,, x p. Le nombre de valeurs, ou effectifs de la série est N. Exemple Voici le relevé du nombre de pulsations cardiaques par minute de élèves d une classe de seconde. Les résultants sont les suivants (Série A) : Ce relevé du nombre de pulsations cardiaques est une série statistique quantitative brute. Définition Une série est dépouillée quand on connaît la liste des valeurs prises x, x,, x p et l effectif de chacune d elles n, n,..n p. L effectif de la série est N = n + n n p Exemple La série A dépouillée donne :
2 nde CHAPITRE 6 : STATISTIQUES Définition Une série peut être aussi définie par la distribution de fréquence. La fréquence d une valeur est le quotient de l effectif de cette valeur par l effectif total de la population Les fréquences sont des nombres compris entre 0 et, souvent exprimées en pourcentage. Fréquence d une valeur = effectif de la valeur x effectif total 00 si on veut obtenir des pourcentages Exemple La distribution de fréquence de la série A donne : Fréquence On peut aussi faire un regroupement par classe d amplitude (largeur de l intervalle). Dans ce cas l étude est moins précise, mais permet d avoir une vision plus globale. Exemple Le regroupement de la série A en classe d amplitude pulsations cardiaques par minutes donne : Fréquence [ ; 6[ [6 ; 60[ [60 ; 6[ [6 ; 68[ II I Caractéristiques de position La vue d'un tableau ne permet pas forcément de connaître suffisamment des données pour pouvoir en analyser les répartitions, d'autant que la consultation de tableaux peut s'avérer très longue. On cherche alors à résumer celle-ci par une caractéristique de tendance centrale, c'est à dire par un seul nombre destiné à caractériser l'ensemble d'une façon objective et impersonnelle. II. Moyenne Définition Soit x, x,, xp une série statistique quantitative de p valeurs d effectifs respectifs n, n,.., np. La moyenne pondérée de la série, notée x est donnée par : x = n x + n x + n x n x n + n + n n p p p
3 nde CHAPITRE 6 : STATISTIQUES Remarque Pour une série statistique dont les valeurs sont regroupées en classe, la moyenne est calculée en prenant les a + b valeurs du centre de chaque classe. Le centre de classe de [a ; b[ est donnée par. Exemple Dans la série A, la moyenne du nombre de pulsations cardiaques par minute est : x = x + x + x + x7 + x8 +...x67 6 = 60 Dans le cas où la série A est regroupée en classe d amplitude pulsations cardiaques par minutes, la moyenne est : [ ; 6[ [6 ; 60[ [60 ; 6[ [6 ; 68[ Centre de classe x + x8 + x6 + x66 x = Remarque = 60 Pour une série prenant les valeurs x, x,, x p avec des fréquences respectives f, f,..f p, la moyenne est donnée par la formule suivante : x = f x + f x f p x p II. Médiane Définition La médiane notée Me d'une série statistique est la valeur du caractère qui partage l effectif total en deux parties égales, c est à dire telle 0% au moins des valeurs de la série soient inférieures ou égales à Me et telle que 0% au moins des valeurs de la série soient supérieures ou égales à Me. Pour déterminer la médiane, on range la série de N valeurs par ordre croissant des valeurs : Si l effectif N est impair, la médiane est la valeur de la série de rang N + Si l effectif N est pair, on prend comme médiane la moyenne des valeurs de rang N et N + Exemple 6 On range les valeurs de la série A dans l ordre croissant. N est pair. La médiane est la moyenne de la 6 e valeur (60) et la 7 e valeur 6, soit Me = 60. La médiane de la série «7 0 0» est (valeur de rang )
4 nde CHAPITRE 6 : STATISTIQUES II. Quartiles Définition 6 Les quartiles sont les valeurs du caractère qui partagent l'effectif total en parties égales. Le premier quartile Q est la plus petite valeur du caractère pour laquelle % des valeurs de la série statistique lui sont inférieures ou égales. Q est donné par le rang N. Le troisième quartile Q est la plus petite valeur du caractère pour laquelle 7 % des valeurs de la série statistique lui sont inférieures ou égales. Q est donnée par le rang N. Le deuxième quartile Q correspondant à la médiane. Exemple 7 Pour la série A, A N =, donc : Le rang de Q est, soit 8 : Q est la 8 e valeur, soit 8. Le rang de Q est X, soit : Q est la e valeur, soit 6. III Caractéristiques de dispersion Deux séries de données peuvent avoir des moyennes et médianes très proches, tout en étant constituées des données très différentes. Pour les comparer, on calcule deux caractéristiques de dispersion : Définition 7 L intervalle interquartile est [Q ; Q]. Il contient au moins 0% des valeurs de la série. Son amplitude, Q Q, est appelée écart interquartile. Définition 8 L étendue : c est la différence entre la valeur la plus haute et la valeur la plus basse de la série. Exemple 8 Pour la série A, A l intervalle interquartile est [8 ; 6], soit un écart interquartile de 6 8 =. L étendue est de.
5 nde CHAPITRE 6 : STATISTIQUES IV s et fréquences cumulés Définition Dans le cas d'un caractère quantitatif, on peut ordonner les différentes valeurs de la série dans l'ordre croissant. L effectif cumulé croissant d une valeur x i est la somme des effectifs de toutes les valeurs du caractère inférieures ou égales à xi La fréquence cumulée croissante d une valeur x i est le quotient de l effectif cumulé croissant de cette valeur par l effectif total. Exemple Le tableau des effectifs cumulés croissants et décroissants de la série A donne : Total 6 6 s Cumulés Croissants s Cumulés Décroissants + = - = + = - = + = 7 - = 7 7+ = 8 7- = 8+6 = - = + = 6-6 = 8 6+ = 8- = 6 + = 6- = +6 = 8 - = 0 8+ = = 0+ = - = + = - = Exemple 0 Dans le cas où la série A est regroupée en classe d amplitude pulsations cardiaques par minutes, on obtient : Fréquence Fréquences Cumulées Croissantes Fréquences Cumulées Décroissantes [ ; 6[ [6 ; 60[ [60 ; 6[ [6 ; 68[ V Représentation graphique d une série statistique On peut visualiser la série statistique par le biais d autres moyens, notamment à l'aide de représentations graphiques. Selon la nature de la série statistique, on peut avoir recours à différents types de représentation graphique. V. Séries statistiques à caractère quantitatifs On utilise principalement deux types de représentations : Pour les caractères discrets, on peut utiliser les diagrammes "en bâtons" Pour les caractères continus, regroupés en intervalles, on peut utiliser un "histogramme".
6 nde CHAPITRE 6 : STATISTIQUES Dans les deux types de représentation graphique, le caractère est porté en abscisses et l'effectif ou la fréquence sont portés en ordonnée. Exemple L histogramme de la série A est regroupée en classe d amplitude pulsations cardiaques par minutes est : y x Med Remarque Lorsque les classes ne sont pas réguliers (pas la même amplitude), on définit une unité d aire. Courbe des fréquences cumulées On peut réaliser la courbe des effectifs cumulés croissants et/ou décroissants (appelée polygone) dans le cas d une série à caractère quantitatif. Exemple : Série S A : y 0 E.C.D E.C.C x D Q Med Q D V. Séries statistiques à caractère qualitatifs On utilise souvent les des diagrammes à secteurs : Diagrammes circulaires ou semi-circulaires (Voir exercices).
Statistiques Descriptives à une dimension
I. Introduction et Définitions 1. Introduction La statistique est une science qui a pour objectif de recueillir et de traiter les informations, souvent en très grand nombre. Elle regroupe l ensemble des
Plus en détailStatistique : 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 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 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 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 détailSERIE 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 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 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 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 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 détailSTATISTIQUES DESCRIPTIVES
STATISTIQUES DESCRIPTIVES ORGANISATION DES DONNÉES Etude de population 53 784 56 28 4 13 674 8375 9974 60 Consommation annuelle du lait Dossier n 1 Juin 2005 Tous droits réservés au réseau AGRIMÉDIA Conçu
Plus en 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 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 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. 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 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 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 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 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 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 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 détailIntroduction 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 détailComparaison de fonctions Développements limités. Chapitre 10
PCSI - 4/5 www.ericreynaud.fr Chapitre Points importants 3 Questions de cours 6 Eercices corrigés Plan du cours 4 Eercices types 7 Devoir maison 5 Eercices Chap Et s il ne fallait retenir que si points?
Plus en 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 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 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 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 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 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 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 détailExercices Alternatifs. Une fonction continue mais dérivable nulle part
Eercices Alternatifs Une fonction continue mais dérivable nulle part c 22 Frédéric Le Rou (copleft LDL : Licence pour Documents Libres). Sources et figures: applications-continues-non-derivables/. Version
Plus en détailExercices Alternatifs. Une fonction continue mais dérivable nulle part
Eercices Alternatifs Une fonction continue mais dérivable nulle part c 22 Frédéric Le Rou (copyleft LDL : Licence pour Documents Libres). Sources et figures: applications-continues-non-derivables/. Version
Plus en détailFonctions linéaires et affines. 1 Fonctions linéaires. 1.1 Vocabulaire. 1.2 Représentation graphique. 3eme
Fonctions linéaires et affines 3eme 1 Fonctions linéaires 1.1 Vocabulaire Définition 1 Soit a un nombre quelconque «fixe». Une fonction linéaire associe à un nombre x quelconque le nombre a x. a s appelle
Plus en détailCollecter 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 détailChapitre 3. Quelques fonctions usuelles. 1 Fonctions logarithme et exponentielle. 1.1 La fonction logarithme
Chapitre 3 Quelques fonctions usuelles 1 Fonctions logarithme et eponentielle 1.1 La fonction logarithme Définition 1.1 La fonction 7! 1/ est continue sur ]0, +1[. Elle admet donc des primitives sur cet
Plus en détailComment se servir de cet ouvrage? Chaque chapitre présente une étape de la méthodologie
Partie I : Séries statistiques descriptives univariées (SSDU) A Introduction Comment se servir de cet ouvrage? Chaque chapitre présente une étape de la méthodologie et tous sont organisés selon le même
Plus en détailUnité 2 Leçon 2 Les permutations et les combinaisons
Unité 2 Leçon 2 Les permutations et les combinaisons Qu'apprenons nous dans cette leçon? La différence entre un arrangement ordonné (une permutation) et un arrangement nonordonné (une combinaison). La
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 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 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 détailTRAVAUX PRATIQUES SCIENTIFIQUES SUR SYSTÈME
Baccalauréat Professionnel SYSTÈMES ÉLECTRONIQUES NUMÉRIQUES Champ professionnel : Alarme Sécurité Incendie SOUS - EPREUVE E12 TRAVAUX PRATIQUES SCIENTIFIQUES SUR SYSTÈME Durée 3 heures coefficient 2 Note
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 détailFctsAffines.nb 1. Mathématiques, 1-ère année Edition 2007-2008. Fonctions affines
FctsAffines.nb 1 Mathématiques, 1-ère année Edition 2007-2008 Fonctions affines Supports de cours de mathématiques de degré secondaire II, lien hpertete vers la page mère http://www.deleze.name/marcel/sec2/inde.html
Plus en détailCalculs de probabilités avec la loi normale
Calculs de probabilités avec la loi normale Olivier Torrès 20 janvier 2012 Rappels pour la licence EMO/IIES Ce document au format PDF est conçu pour être visualisé en mode présentation. Sélectionnez ce
Plus en détailhttp://mondomaine.com/dossier : seul le dossier dossier sera cherché, tous les sousdomaines
Principales fonctionnalités de l outil Le coeur du service suivre les variations de position d un mot-clé associé à une URL sur un moteur de recherche (Google - Bing - Yahoo) dans une locale (association
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 détailRÉALISATION DE GRAPHIQUES AVEC OPENOFFICE.ORG 2.3
RÉALISATION DE GRAPHIQUES AVEC OPENOFFICE.ORG 2.3 Pour construire un graphique : On lance l assistant graphique à l aide du menu Insérer è Diagramme en ayant sélectionné au préalable une cellule vide dans
Plus en détailBACCALAUREAT GENERAL MATHÉMATIQUES
BACCALAUREAT GENERAL FEVRIER 2014 MATHÉMATIQUES SERIE : ES Durée de l épreuve : 3 heures Coefficient : 5 (ES), 4 (L) 7(spe ES) Les calculatrices électroniques de poche sont autorisées, conformement à la
Plus en détailTS 35 Numériser. Activité introductive - Exercice et démarche expérimentale en fin d activité Notions et contenus du programme de Terminale S
FICHE Fiche à destination des enseignants TS 35 Numériser Type d'activité Activité introductive - Exercice et démarche expérimentale en fin d activité Notions et contenus du programme de Terminale S Compétences
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 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 détailPLAN STATISTIQUE AUTOMOBILE DU QUÉBEC Définitions
PLAN STATISTIQUE AUTOMOBILE DU QUÉBEC Définitions Juillet 2014 N/Réf. : 930.01 Le Groupement des assureurs automobiles agit à titre d agence autorisée par l Autorité des marchés financiers. Ce document
Plus en 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 détailLE TABLEAU DE BORD DE SUIVI DE L ACTIVITE
TABLEAU DE BORD LE TABLEAU DE BORD DE SUIVI DE L ACTIVITE DEFINITION Le tableau de bord est un support (papier ou informatique) qui sert à collecter de manière régulière des informations permettant de
Plus en détailCOMMUNICATEUR BLISS COMMANDE PAR UN SENSEUR DE POSITION DE L'OEIL
COMMUNICATEUR BLISS COMMANDE PAR UN SENSEUR DE POSITION DE L'OEIL J. TICHON(1) (2), J.-M. TOULOTTE(1), G. TREHOU (1), H. DE ROP (2) 1. INTRODUCTION Notre objectif est de réaliser des systèmes de communication
Plus en détailACOUSTIQUE 3 : ACOUSTIQUE MUSICALE ET PHYSIQUE DES SONS
Matériel : Logiciel winoscillo Logiciel synchronie Microphone Amplificateur Alimentation -15 +15 V (1) (2) (3) (4) (5) (6) ACOUSTIQUE 3 : ACOUSTIQUE MUSICALE ET PHYSIQUE DES SONS Connaissances et savoir-faire
Plus en détailLa consolidation comptable
La consolidation comptable Préparé par: Barzali Samia Errajraji Wafae Mounadi Hajar 2009/2010 Plan de travail: I/Rappel de cours: 1. La consolidation : définition, objectifs; 2. Les étapes des travaux
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 détailCours d algorithmique pour la classe de 2nde
Cours d algorithmique pour la classe de 2nde F.Gaudon 10 août 2009 Table des matières 1 Avant la programmation 2 1.1 Qu est ce qu un algorithme?................................. 2 1.2 Qu est ce qu un langage
Plus en détailPLAN DE COURS CEGEP DU VIEUX-MONTRÉAL
PLAN DE COURS CONTRÔLE DE LA QUALITÉ 241-B60-VM TECHNIQUE DE GÉNIE MÉCANIQUE 241-06 PONDÉRATION : 2-1-1 Compétence : 012Z Contrôler la qualité d un produit DÉPARTEMENT DE LA MÉCANIQUE CEGEP DU VIEUX-MONTRÉAL
Plus en détailPRÉSENTATION DE L OFFRE
PRÉSENTATION DE L OFFRE CMS 5.x CONTRÔLE DE LA MASSE SALARIALE Les informations contenues dans ce document font partie intégrante de la solution CMS et sont protégées en France par le code de la propriété
Plus en détailMéthodes quantitatives en sciences humaines. 2 Pratique : 2 Étude personnelle : 2. BUREAU poste courriel ou site web
360-300-RE HIVER 2008 MATHÉMATIQUES Plan de cours COURS : Méthodes quantitatives en sciences humaines PROGRAMME : 300.A0 Sciences humaines DISCIPLINE : Mathématiques Pondération : Théorie : 2 Pratique
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 détailPROBLEMES D'ORDONNANCEMENT AVEC RESSOURCES
Leçon 11 PROBLEMES D'ORDONNANCEMENT AVEC RESSOURCES Dans cette leçon, nous retrouvons le problème d ordonnancement déjà vu mais en ajoutant la prise en compte de contraintes portant sur les ressources.
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 détailDevenez intuitif DEVENEZ INTUITIF. Un guide pratique pour réveiller Votre intuition et les capacités de votre Esprit CHRISTOPHER NOGALA ~ 1 ~
DEVENEZ INTUITIF Un guide pratique pour réveiller Votre intuition et les capacités de votre Esprit CHRISTOPHER NOGALA ~ 1 ~ Extraits du livre «Devenez Intuitif» ~ 2 ~ Table des matières Introduction...
Plus en détailUne implantation nationale Grâce à un réseau de 3 agences (Caen, Tours, Lyon), vous bénéficiez ou conservez un interlocuteur de proximité.
Logiciel de Gestion DL NÉGOCE Le spécialiste du Négoce Une expérience de plus 20 ans DL NÉGOCE, forte d une expérience de plus de 20 ans (issue des sociétés historiques du groupe), a conçu et développé
Plus en détailDéfinir la gestion de projets 11. Exploiter les techniques de gestion de projets 11. Planifier un projet 12. Lister les tâches et les jalons 13
Généralités Définir la gestion de projets 11 Exploiter les techniques de gestion de projets 11 Planifier un projet 12 Lister les tâches et les jalons 13 Réfléchir aux liaisons entre les tâches 14 Estimer
Plus en détailChapitre 7 - Relativité du mouvement
Un bus roule lentement dans une ville. Alain (A) est assis dans le bus, Brigitte (B) marche dans l'allée vers l'arrière du bus pour faire des signes à Claude (C) qui est au bord de la route. Brigitte marche
Plus en détailChaine de transmission
Chaine de transmission Chaine de transmission 1. analogiques à l origine 2. convertis en signaux binaires Échantillonnage + quantification + codage 3. brassage des signaux binaires Multiplexage 4. séparation
Plus en détailCAPTEURS - CHAINES DE MESURES
CAPTEURS - CHAINES DE MESURES Pierre BONNET Pierre Bonnet Master GSI - Capteurs Chaînes de Mesures 1 Plan du Cours Propriétés générales des capteurs Notion de mesure Notion de capteur: principes, classes,
Plus en détailDéveloppements limités, équivalents et calculs de limites
Développements ités, équivalents et calculs de ites Eercice. Déterminer le développement ité en 0 à l ordre n des fonctions suivantes :. f() e (+) 3 n. g() sin() +ln(+) n 3 3. h() e sh() n 4. i() sin(
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 détailFiltres passe-bas. On utilise les filtres passe-bas pour réduire l amplitude des composantes de fréquences supérieures à la celle de la coupure.
Filtres passe-bas Ce court document expose les principes des filtres passe-bas, leurs caractéristiques en fréquence et leurs principales topologies. Les éléments de contenu sont : Définition du filtre
Plus en détailTraitement 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 détailBaccalauréat ES Amérique du Nord 4 juin 2008
Baccalauréat ES Amérique du Nord 4 juin 2008 EXERCICE 1 Commun à tous les candidats f est une fonction définie sur ] 2 ; + [ par : 4 points f (x)=3+ 1 x+ 2. On note f sa fonction dérivée et (C ) la représentation
Plus en détailDidier Pietquin. Timbre et fréquence : fondamentale et harmoniques
Didier Pietquin Timbre et fréquence : fondamentale et harmoniques Que sont les notions de fréquence fondamentale et d harmoniques? C est ce que nous allons voir dans cet article. 1. Fréquence Avant d entamer
Plus en détailC 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 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 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 détailCRÉER DES LEÇONS AVEC L'ÉDITEUR DU LOGICIEL 1000 MOTS POUR APPRENDRE À LIRE EN FRANÇAIS, ANGLAIS ET ALLEMAND
93 CRÉER DES LEÇONS AVEC L'ÉDITEUR DU LOGICIEL 1000 MOTS POUR APPRENDRE À LIRE EN FRANÇAIS, ANGLAIS ET ALLEMAND 1 - LE LOGICIEL 1000 MOTS 1000 mots est un logiciel destiné aux classes du cycle II en France
Plus en détail23. Interprétation clinique des mesures de l effet traitement
23. Interprétation clinique des mesures de l effet traitement 23.1. Critères de jugement binaires Plusieurs mesures (indices) sont utilisables pour quantifier l effet traitement lors de l utilisation d
Plus en détailLes suites numériques
Chapitre 3 Term. STMG Les suites numériques Ce que dit le programme : Suites arithmétiques et géométriques CONTENUS CAPACITÉS ATTENDUES COMMENTAIRES Suites arithmétiques et géométriques Expression du terme
Plus en détailDérivation : Résumé de cours et méthodes
Dérivation : Résumé de cours et métodes Nombre dérivé - Fonction dérivée : DÉFINITION (a + ) (a) Etant donné est une onction déinie sur un intervalle I contenant le réel a, est dérivable en a si tend vers
Plus en détailACT3284 Modèles en assurance IARD Examen Final - 14 décembre 2011
#1 À partir de l'information ci-dessous : Sinistres payés cumulatifs Réserves aux dossiers 12 mois 24 mois 36 mois 12 mois 24 mois 36 mois 2008 240,000 393,600 499,200 2008 160,000 120,000 79,200 2009
Plus en détaille logiciel de gestion des instituts de beauté et des spas
le logiciel de gestion des instituts de beauté et des spas plus qu un simple logiciel, un concept de gestion des instituts et spas... Le logiciel complet de gestion des Instituts et SPAS. N 1 des logiciels
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 détailStrasbourg. De la statistique. aux probabilités. en lycée. De la statistique. aux probabilités. en lycée. Octobre 2006
Institut de recherche sur l'enseignement des mathématiques IREM De la statistique De la statistique aux probabilités aux probabilités en lycée en lycée Octobre 6 UFR de mathématique et d'informatique 7
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 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 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 détailBaccalauréat 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 détailEstimation: intervalle de fluctuation et de confiance. Mars 2012. IREM: groupe Proba-Stat. Fluctuation. Confiance. dans les programmes comparaison
Estimation: intervalle de fluctuation et de confiance Mars 2012 IREM: groupe Proba-Stat Estimation Term.1 Intervalle de fluctuation connu : probabilité p, taille de l échantillon n but : estimer une fréquence
Plus en détailMesure de la surface spécifique
Mesure de la surface spécifique Introducing the Acorn Area TM Acorn Area est un instrument révolutionnaire conçu pour mesurer la surface spécifique des nanoparticules en suspension dans un liquide. Utilisant
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 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 détailObservatoire Economique et Statistique d Afrique Subsaharienne
Observatoire Economique et Statistique d Afrique Subsaharienne Termes de référence pour le recrutement de quatre (4) consultants dans le cadre du Projet «Modules d initiation à la statistique à l attention
Plus en détail