Statistiques. 1 Quelques graphiques pour commencer. Lettres. Philo 11 % 18 % Fra 13 % H-G 11 % 5 % EPS 11 % 11 % 10 % LV 1. Spé 5 % Sci.

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Statistiques. 1 Quelques graphiques pour commencer. Lettres. Philo 11 % 18 % Fra 13 % H-G 11 % 5 % EPS 11 % 11 % 10 % LV 1. Spé 5 % Sci."

Transcription

1 Statistiques 1 Quelques graphiques pour commencer 1.1 Diagramme en toile d araignée Relevé des notes d un élève à l issue du trimestre. Matières EPS LV1 LV2 Fra H-G SES SVT Phys Math Notes ,7 9,8 10,3 EPS Math LV1 Phys LV2 SVT Fra SES H-G 1.2 Camembert Répartition en pourcentages des coefficients au bac L. Matières Fra Lettre Philo H-G LV1 LV2 Math Sci Spé EPS Coefficient Pourcentages Philo Lettres H-G 18 % 13 % Fra LV 1 5 % EPS 10 % Spé 5 % 5 % LV 2 Math Sci 1

2 1.3 Diagramme en bâton La longueur du bâton est proportionnelle à l effectif Relévé des notes d une classe entière. Notes Effectifs Effectif Notes Histogramme : L aire du rectangle est proportionnelle à l effectif Voici les notes des élèves d une classe données par intervalles. Intervalles [ 2 ; 4 [ [ 4 ; 6 [ [ 6 ; 8 [ [ 8 ; 10 [ [ 10 ; 12 [ [ 12 ; 14 [ [ 14 ; 16 [ [ 16 ; 18 [ Effectifs représente un individu

3 2 Vocabulaire des statistiques On dispose de données numériques sur une population. Si ces données sont triées on obtient un tableau des différentes valeurs (ou intervalles), notées x i, de la population et de leurs effectifs correspondants, notés n i. À chaque valeur x i (ou Intervalle) du caractère, on peut aussi associer une fréquence f i qui est le quotient de l effectif de la valeur (ou de la classe) par l effectif total : f i = n i où N est l effectif total de la population. N la fréquence est un nombre compris entre 0 et 1. La somme des fréquences est toujours égale à 1. On exprime parfois les fréquences en pourcentages. 3 Paramètres d une série statistique 3.1 Mode Définition 1 Le mode ou la classe modale d une série statistique est la valeur du caractère étudié qui a le plus grand effectif. Exemple 1 Dans l exemple Diagramme en bâtons, le mode est «7». Exemple 2 Dans l exemple Histogramme, les classes modales sont les intervalles «[ 4 ; 6 [» et «[ 12 ; 14 [». 3.2 Moyenne Données non tirées Définition 2 On considère une série statistique à caractère quantitatif prenant n valeurs notées x 1, x 2,..., x n. Ainsi la population totale a un effectif n. La moyenne de cette série est le nombre x défini par : x = x 1+ x 2 + +x n n = p x i i=1 Exemple 3 On donne la série de notes obtenues par les élèves d une classe : n = La moyenne de la classe est : x = 10 Données tirées Définition 3 On considère une série statistique à caractère quantitatif prenant p valeurs notées x 1, x 2,..., x p ; chaque valeur x i apparaissant n i fois dans la série. Ainsi la population totale a un effectif N=n 1 +n 2 + +n p. La moyenne de cette série est le nombre x défini par : p x = n 1x 1 + n 2 x 2 + +n p x P n 1 + n n p = Cette moyenne est appelée moyenne pondérée par les effectifs. i=1 n i x i N 3

4 Exemple 4 On donne la série de notes obtenues par les élèves d une classe à un contrôle de maths : Note Effectif La moyenne de la classe est : x = 11,9 35 Chaque note est comptée autant de fois qu elle apparaît dans les copies des élèves. L effectif de la note est aussi appelé poids ou coefficient. Propriété 1 On considère une série statistique prenant p valeurs x 1,..., x p. Si la distribution des fréquences associée à cette série est (f 1 ; f 2 ;... ; f p ), alors, la moyenne de cette série est : x= f 1 x 1 + f 2 x f p x p = p f i x i Exemple 5 On donne la répartition des familles selon le nombre d enfants en France en 1999 : i=1 Nombre d enfant ou plus Pourcentage 47 % 22 % 20 % 8 % 3 % labelnotes le nombre moyen d enfant par famille en 1999 était de : x = 0,47 0+0,22 1+0, , , , Médiane, quartiles Définition 4 Dans une série statistique de type quantitatif, la médiane est la valeur du caractère qui sépare la population en deux groupes de même effectif : ceux dont la valeur du caractère est inférieure à la médiane et ceux dont la valeur du caractère est supérieure à la médiane. Remarque 1 (Méthode de détermination de la médiane, les valeurs étant rangées par ordre croissant) Deux cas sont possibles : s il y a un nombre impair d observations : N=2k+ 1, où k N, alors la médiane est la k+ 1 e valeur du caractère. s il y a un nombre pair d observations : N=2k, où k N, alors la médiane est la moyenne des k ième et k+ 1 ième valeurs du caractère. Exemple 6 (nombre impair d observations) On donne la série statistique suivante qui comporte 11 valeurs : 11 = La médiane est la 6 ième valeur : médiane = x 6 = 9 Exemple 7 (nombre pair d observations) On donne la série statistique suivante qui comporte 10 valeurs : 10= La médiane est la moyenne des valeurs de rangs 5 et 6 : médiane = x 5+ x 6 = 8+12 = Définition 5 Dans une série statistique de type quantitatif, le premier quartile et le troisième quartile sont avec la médiane les trois valeurs du caractère qui séparent la population en quatre groupes de mêmes effectifs. Remarque 2 La médiane sépare la série des valeurs ordonnées en deux parties d effectifs égaux. Le premier quartile est la médiane de la première partie Le troisième quartile est la médiane de la seconde partie Autrement dit : Le premier quartile est la plus petite valeur Q 1 telle qu au moins un quart des données sont inférieures ou égales à Q 1. Le troisième quartile est la plus petite valeur Q 3 telle qu au moins trois quart des données sont inférieures ou égales à Q 3. 4

5 Au moins 50 % des données Au moins 50 % des données {}}{{}}{ Min Q 1 Med Q 3 Max }{{} Au moins 25 % des données } {{ } Au moins 50 % des données }{{} Au moins 25 % des données Remarque 3 Les quartiles permettent d avoir en quelques chiffres un résumé rapide de la série statistique. Il ne présentent un réel intérêt que lorsque les données sont en grand nombre. Leurs calculs se feront la plupart du temps avec la calculatrice ou avec un tableur. Définition 6 Les éléments ci-dessus permettent de définir une représentation particulière d une série statistique appelée Boîte de Tuckey ou plus simplement Boîte à moustaches Min Q 1 Med Q 3 Max Exemple 7 : Il y a 10 valeurs, la médiane est égale à 10 et sépare la série en deux parties de 5 éléments. Le premier quartile Q 1 est égal à x 3 : Q 1 = 7 Le troisième quartile Q 3 est égal à x 8 : Q 1 = 15 Min = 2 ; Q 1 = 7 ; med = 10 ; Q 3 = 15 ; Max = Définition 7 Dans une série statistique dont les valeurs sont triées dans l ordre croissant, on appelle effectifs cumulés croissants, les effectifs obtenus en cumulant les effectifs dans l ordre croissant des valeurs. On obtient les effectifs des valeurs inférieures à chaque valeur du caractère. Remarque 4 Les effectifs cumulés croissants peuvent permettre de déterminer les quartiles et la médiane d une série Exemple 8 Pour la classe D Classes Effectifs Ecc Il y a 35= valeurs, la médiane est donc la 18 ième valeur : med = 8. Le premier quartile est au milieu de la première partie de 17=2 8+1 valeurs : Q 1 = x 9 = 6 Le troisième est au milieu de la deuxième partie de 17 valeurs : Q 3 = x 26 = 15 Propriété 2 Lorsque les données sont triées par classes, les calculs se font en prenant les centres des classes. Exemple 9 Voici les notes des élèves d une classe données par intervalles de largeurs variables (Classe F). Classes [ 0 ; 6 [ [ 6 ; 9 [ [ 9 ; 11 [ [ 11 ; 15 [ [15 ; 20 ] Centres 3 7, ,5 total Effectifs x i n i La moyenne est = 9,8 5

6 Propriété 3 Le calcul des fréquences cumulées croissantes permet aussi d obtenir les quartiles. Exemple 10 Voici les notes des élèves d une classe ( Classe E) Classes [ 2 ; 4 [ [ 4 ; 6 [ [ 6 ; 8 [ [ 8 ; 10 [ [10 ; 12 [ [12 ; 14 [ [14 ; 16 [ [16 ; 18 [ Centres Total Effectifs Fréquences 0,125 0,20 0,05 0,10 0,12 0,2 0,13 0,075 Cumul 0,125 0,325 0,375 0,475 0,60 0,80 0,925 1 Nous allons construire la courbe des fréquences cumulées croissantes et retrouver la médiane et les quartiles graphiquement. 0,75 1 0,925 0,80 0,5 0,25 0,60 0,475 0,375 0,325 0, Dispersion d une série Q Définition 8 L étendue d une série statistique de type quantitatif est la différence entre la plus grande et la plus petite valeur du caractère étudié. 10 Med 12 Q 3 14 Etendue = Maximum - Minimum Définition 9 L écart interquartile d une série statistique de type quantitatif est la différence entre le troisième quartile et le premier quartile du caractère étudié. Ecart interquartile = Q 3 Q 1 Remarque 5 Le mode, la moyenne, la médiane et les quartiles sont des paramètres de position ou mesure de tendance centrale : ils permettent de «résumer»la série par un nombre auquel on peut comparer les valeurs de la série. L étendue et l écart interquartile sont des paramètres de dispersion qui permet de mesurer si les valeurs de la série s écartent beaucoup des paramètres de position. 3.5 Compléments Propriété 4 Soit x et y deux séries statistiques d effectifs N x et N y et de moyennes x et y. Alors la série z constituée du regroupement des populations de x et de y a pour moyenne : z = N x x+ N y y N x + N y Exemple 11 Dans la classe les 15 filles mesurent en moyenne 1,67 m et les 20 garçons mesurent en moyenne 1,73 m. La taille moyenne des élèves de la classe est : 15 1, ,75 t = 1, La taille moyenne des élèves de la classe n est donc pas la moyenne des deux moyennes, mais la moyenne pondérée par les effectifs de filles et de garçons. 6

7 Remarque 6 Parfois dans une série statistique on observe une ou des valeurs extrêmes peu représentatives de la population étudiée. Ces valeurs sont appelées valeurs aberrantes. Lorsqu on calcule la moyenne de la série sans ces valeurs aberrantes, on dit qu on calcule une moyenne élaguée. Exemple 12 Dans l exemple 4, en éliminant la note 5, on obtient une moyenne élaguée x = 12,1. Exemple 13 Répartition des communes de France. Données Minimum Q 1 Médiane Q 3 Maximum Valeur Moyenne = 1760 Ecart interquartile = = 850 Et si nous élaguons les commune dont la population dépasse habitants (993 communes). Répartition des communes de France dont la population est inférieure à habitants : Données Minimum Q 1 Médiane Q 3 Maximum Valeur Moyenne = 906 Ecart interquartile = = 765 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

Statistiques Descriptives à une dimension

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

Plus en détail

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

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

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

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

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

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

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

Plus en détail

Statistiques avec la graph 35+

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

Plus en détail

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

4 Statistiques. Les notions abordées dans ce chapitre CHAPITRE

4 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 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

Statistiques à une variable

Statistiques 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 détail

Lire ; Compter ; Tester... avec R

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

Plus en détail

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

- 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

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

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

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

Bulletin d information statistique

Bulletin 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 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

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

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

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

Plus en détail

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

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

FICHE D AUTO - EVALUATION

FICHE D AUTO - EVALUATION FICHE D AUTO - EVALUATION Cette fiche permet de déterminer le montant de la bourse qui peut être attribué au candidat retenu par la commission ministérielle. Le montant de la bourse allouée est déterminé

Plus en détail

Étude sur les taux de revalorisation des contrats individuels d assurance vie au titre de 2013 n 26 mai 2014

Étude 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 détail

STATISTIQUES DESCRIPTIVES

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

Plus en détail

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

Sommaire de la séquence 12

Sommaire de la séquence 12 Sommaire de la séquence 12 Séance 1........................................................................................................ J étudie un phénomène naturel : la marée................................................................

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

I. Cas de l équiprobabilité

I. 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 détail

Démontrer qu'un point est le milieu d'un segment

Démontrer qu'un point est le milieu d'un segment émntrer qu'un pint est le milieu d'un segment P 1 Si un pint est sur un segment et à égale distance de ses etrémités alrs ce pint est le milieu du segment. P 2 Si un quadrilatère est un alrs ses diagnales

Plus en détail

Comparaison de fonctions Développements limités. Chapitre 10

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

Plus en détail

Evolution des risques sur les crédits à l habitat

Evolution des risques sur les crédits à l habitat Evolution des risques sur les crédits à l habitat n 5 février 2012 1/17 SOMMAIRE 1. PRINCIPALES CARACTÉRISTIQUES DE LA PRODUCTION... 4 2. ANALYSE DÉTAILLÉE DES INDICATEURS DE RISQUE... 8 2.1 Montant moyen

Plus en détail

Fonctions linéaires et affines. 1 Fonctions linéaires. 1.1 Vocabulaire. 1.2 Représentation graphique. 3eme

Fonctions 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 détail

Bureau N301 (Nautile) benjamin@leroy-beaulieu.ch

Bureau N301 (Nautile) benjamin@leroy-beaulieu.ch Pre-MBA Statistics Seances #1 à #5 : Benjamin Leroy-Beaulieu Bureau N301 (Nautile) benjamin@leroy-beaulieu.ch Mise à niveau statistique Seance #1 : 11 octobre Dénombrement et calculs de sommes 2 QUESTIONS

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

6 JANVIER 2015 REUNION D INFORMATION SUR L ORIENTATION EN CLASSE DE PREMIERE

6 JANVIER 2015 REUNION D INFORMATION SUR L ORIENTATION EN CLASSE DE PREMIERE 6 JANVIER 2015 REUNION D INFORMATION SUR L ORIENTATION EN CLASSE DE PREMIERE LES ENJEUX L HEURE DES CHOIX OBJECTIF : REUSSITE Associer les goûts et les aptitudes Le cycle Terminal (1 ère + Ter) Maîtrise

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

http://mondomaine.com/dossier : seul le dossier dossier sera cherché, tous les sousdomaines

http://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 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

Cours d algorithmique pour la classe de 2nde

Cours 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 détail

Dans une année, il y a 12 mois. Dans une année, il y a 52 semaines. Dans une année, il y a 4 trimestres. Dans une année, il y a 365 jours.

Dans une année, il y a 12 mois. Dans une année, il y a 52 semaines. Dans une année, il y a 4 trimestres. Dans une année, il y a 365 jours. Dans un siècle, il y a 100 ans. Dans une année, il y a 12 mois. Dans une année, il y a 52 semaines. Dans une année, il y a 4 trimestres. Dans une année, il y a 365 jours. Dans un trimestre, il y a 3 mois.

Plus en détail

Logistique, Transports

Logistique, Transports Baccalauréat Professionnel Logistique, Transports 1. France, juin 2006 1 2. Transport, France, juin 2005 2 3. Transport, France, juin 2004 4 4. Transport eploitation, France, juin 2003 6 5. Transport,

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

Synthèse. Jeux d argent. Internet et jeux vidéo. Comparaison avec les apprentis

Synthèse. Jeux d argent. Internet et jeux vidéo. Comparaison avec les apprentis ENQUÊTE SUR LA PRATIQUE D INTERNET, DES JEUX VIDEO ET JEUX D ARGENT PAR DES COLLEGIENS PAS C AL E SCH AL B E T T E R, LIC.ES.SOC. C O L L AB O R AT R I C E S C I E N T I F I Q U E AD D I C T I O N VAL

Plus en détail

IBM SPSS Statistics Base 20

IBM 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 détail

Fluctuation d une fréquence selon les échantillons - Probabilités

Fluctuation d une fréquence selon les échantillons - Probabilités Fluctuation d une fréquence selon les échantillons - Probabilités C H A P I T R E 3 JE DOIS SAVOIR Calculer une fréquence JE VAIS ÊTRE C APABLE DE Expérimenter la prise d échantillons aléatoires de taille

Plus en détail

Aide-mémoire de statistique appliquée à la biologie

Aide-mémoire de statistique appliquée à la biologie Maxime HERVÉ Aide-mémoire de statistique appliquée à la biologie Construire son étude et analyser les résultats à l aide du logiciel R Version 5(2) (2014) AVANT-PROPOS Les phénomènes biologiques ont cela

Plus en détail

Feuille d exercices 2 : Espaces probabilisés

Feuille d exercices 2 : Espaces probabilisés Feuille d exercices 2 : Espaces probabilisés Cours de Licence 2 Année 07/08 1 Espaces de probabilité Exercice 1.1 (Une inégalité). Montrer que P (A B) min(p (A), P (B)) Exercice 1.2 (Alphabet). On a un

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

Étude comparative sur les salaires et les échelles salariales des professeurs d université. Version finale. Présentée au

Étude comparative sur les salaires et les échelles salariales des professeurs d université. Version finale. Présentée au Étude comparative sur les salaires et les échelles salariales des professeurs d université Version finale Présentée au Syndicat général des professeurs et professeures de l Université de Montréal (SGPUM)

Plus en détail

Analyse et interprétation des données

Analyse 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 détail

La rémunération des concepteurs. en théâtre au Québec. de 2004 à 2006

La 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 détail

Niveau de scolarité et emploi : le Canada dans un contexte international

Niveau de scolarité et emploi : le Canada dans un contexte international N o 81-599-X au catalogue Issue n o 008 ISSN : 1709-8661 ISBN : 978-1-100-98615-9 Feuillet d information Indicateurs de l éducation au Niveau de scolarité et emploi : le dans un contexte international

Plus en détail

Probabilités conditionnelles Loi binomiale

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

Plus en détail

Terminale STMG Lycée Jean Vilar 2014/2015. Terminale STMG. O. Lader

Terminale 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 détail

Etude ECDL 2015 : Autoévaluation et connaissances réelles en informatique de la population suisse

Etude ECDL 2015 : Autoévaluation et connaissances réelles en informatique de la population suisse Etude ECDL 2015 : Autoévaluation et connaissances réelles en informatique de la population suisse Table des matières 1. Principaux résultats de l étude 2. Description de l étude 3. Résultats de l étude

Plus en détail

Chapitre 6. Fonction réelle d une variable réelle

Chapitre 6. Fonction réelle d une variable réelle Chapitre 6 Fonction réelle d une variable réelle 6. Généralités et plan d étude Une application de I dans R est une correspondance entre les éléments de I et ceu de R telle que tout élément de I admette

Plus en détail

BACCALAUREAT GENERAL MATHÉMATIQUES

BACCALAUREAT 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 détail

PLAN STATISTIQUE AUTOMOBILE DU QUÉBEC Définitions

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

Plus en détail

glossaire Appellation commerciale Voir nom de marque.

glossaire 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 détail

Exprimer ce coefficient de proportionnalité sous forme de pourcentage : 3,5 %

Exprimer ce coefficient de proportionnalité sous forme de pourcentage : 3,5 % 23 CALCUL DE L INTÉRÊT Tau d intérêt Paul et Rémi ont reçu pour Noël, respectivement, 20 et 80. Ils placent cet argent dans une banque, au même tau. Au bout d une année, ce placement leur rapportera une

Plus en détail

La confiance des chefs d entreprise continue de se renforcer en mai

La confiance des chefs d entreprise continue de se renforcer en mai 25-5-27 29-5-26 Liens: NBB.Stat Information générale Enquête mensuelle de conjoncture auprès des entreprises - mai 25 La confiance des chefs d entreprise continue de se renforcer en mai Le baromètre de

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

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

Très légère hausse de la confiance des chefs d entreprise en février

Très légère hausse de la confiance des chefs d entreprise en février 25-2-24 29-5-26 Liens: NBB.Stat Information générale Enquête mensuelle de conjoncture auprès des entreprises - février 25 Très légère hausse de la confiance des chefs d entreprise en février Le baromètre

Plus en détail

Biostatistiques : Petits effectifs

Biostatistiques : 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 détail

Exo7. Calculs de déterminants. Fiche corrigée par Arnaud Bodin. Exercice 1 Calculer les déterminants des matrices suivantes : Exercice 2.

Exo7. Calculs de déterminants. Fiche corrigée par Arnaud Bodin. Exercice 1 Calculer les déterminants des matrices suivantes : Exercice 2. Eo7 Calculs de déterminants Fiche corrigée par Arnaud Bodin Eercice Calculer les déterminants des matrices suivantes : Correction Vidéo ( ) 0 6 7 3 4 5 8 4 5 6 0 3 4 5 5 6 7 0 3 5 4 3 0 3 0 0 3 0 0 0 3

Plus en détail

BAREME sur 40 points. Informatique - session 2 - Master de psychologie 2006/2007

BAREME sur 40 points. Informatique - session 2 - Master de psychologie 2006/2007 BAREME ur 40 point Informatique - eion 2 - Mater de pychologie 2006/2007 Bae de donnée PRET de MATERIEL AUDIO VISUEL. Remarque : Le ujet comporte 7 page. Vérifier qu il et complet avant de commencer. Une

Plus en détail

Unité 2 Leçon 2 Les permutations et les combinaisons

Unité 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 détail

MIEUX TRAVAILLER AVEC L ÂGE

MIEUX TRAVAILLER AVEC L ÂGE Lancement de la publication Paris, 30 janvier 2014 VIEILLISSEMENT ET POLITIQUES DE L EMPLOI MIEUX TRAVAILLER AVEC L ÂGE RAPPORT DE L OCDE SUR LA FRANCE Stefano Scarpetta, Directeur Anne Sonnet, Responsable

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

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

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

Exercices Alternatifs. Une fonction continue mais dérivable nulle part

Exercices 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 détail

PLAN DE COURS CEGEP DU VIEUX-MONTRÉAL

PLAN 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 détail

Exercices Alternatifs. Une fonction continue mais dérivable nulle part

Exercices 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 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

QUELS ÉCRANS UTILISENT LES 13-24 ANS ET POUR QUELS USAGES?

QUELS ÉCRANS UTILISENT LES 13-24 ANS ET POUR QUELS USAGES? QUELS ÉCRANS UTILISENT LES 13-24 ANS ET POUR QUELS USAGES? Colloque «Les écrans et les jeunes : quelle place, quelle offre, quelles évolutions?» 9 décembre 2014 Direction des études et de la prospective

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

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

Catalogue 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. 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 détail

UNE 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 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 détail

REGLEMENT DE LA CONSULTATION (R.C.)

REGLEMENT DE LA CONSULTATION (R.C.) Montélimar Sésame Règlement de la consultation Collecte des cartons des activités sur la commune de Montélimar MARCHE PUBLIC DE SERVICES OOO REGLEMENT DE LA CONSULTATION (R.C.) OOO Pouvoir adjudicateur:

Plus en détail

L information sera transmise selon des signaux de nature et de fréquences différentes (sons, ultrasons, électromagnétiques, électriques).

L information sera transmise selon des signaux de nature et de fréquences différentes (sons, ultrasons, électromagnétiques, électriques). CHAINE DE TRANSMISSION Nous avons une information que nous voulons transmettre (signal, images, sons ). Nous avons besoin d une chaîne de transmission comosée de trois éléments rinciaux : 1. L émetteur

Plus en détail

Rappels sur les suites - Algorithme

Rappels sur les suites - Algorithme DERNIÈRE IMPRESSION LE 14 septembre 2015 à 12:36 Rappels sur les suites - Algorithme Table des matières 1 Suite : généralités 2 1.1 Déition................................. 2 1.2 Exemples de suites............................

Plus en détail

Chapitre 3. Quelques fonctions usuelles. 1 Fonctions logarithme et exponentielle. 1.1 La fonction logarithme

Chapitre 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 détail

Rappel sur les bases de données

Rappel sur les bases de données Rappel sur les bases de données 1) Généralités 1.1 Base de données et système de gestion de base de donnés: définitions Une base de données est un ensemble de données stockées de manière structurée permettant

Plus en détail

MegaStore Manager ... Simulation de gestion d un hypermarché. Manuel du Participant

MegaStore Manager ... Simulation de gestion d un hypermarché. Manuel du Participant MegaStore Manager Simulation de gestion d un hypermarché.......... Manuel du Participant 1. Introduction 1.1. La simulation de gestion Vous allez participer à une simulation de gestion. Cette activité

Plus en détail

OPTION SCIENCES BELLE-ISLE-EN-TERRE

OPTION SCIENCES BELLE-ISLE-EN-TERRE Serge Combet Professeur Mathématiques Collège de Belle-Isle-En-Terre OPTION SCIENCES BELLE-ISLE-EN-TERRE 2011-2012 Mathématiques & Informatique Sommaire I. Introduction... 5 II. Choix des logiciels...

Plus en détail

BAX MC Contrats à terme sur acceptations bancaires canadiennes de trois mois

BAX MC Contrats à terme sur acceptations bancaires canadiennes de trois mois BAX MC Contrats à terme sur acceptations bancaires canadiennes de trois mois Groupe TMX Actions Bourse de Toronto Bourse de croissance TSX Equicom Produits dérivés Bourse de Montréal CDCC Marché climatique

Plus en détail

d évaluation de la toux chez l enfant

d 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 détail

Exemples de problèmes et d applications. INF6953 Exemples de problèmes 1

Exemples de problèmes et d applications. INF6953 Exemples de problèmes 1 Exemples de problèmes et d applications INF6953 Exemples de problèmes Sommaire Quelques domaines d application Quelques problèmes réels Allocation de fréquences dans les réseaux radio-mobiles Affectation

Plus en détail

PROBLEMES D'ORDONNANCEMENT AVEC RESSOURCES

PROBLEMES 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 détail

LIENS DE LA VISITE AVEC LES PROGRAMMES

LIENS DE LA VISITE AVEC LES PROGRAMMES LIENS DE LA VISITE AVEC LES PROGRAMMES Contexte : Il est important de pouvoir justifier la visite professionnelle au point de vue pédagogique. Il existe de nombreuses transversalités entre la visite dans

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

Statistiques descriptives

Statistiques 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 détail

Note de service À : De :

Note 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 détail