Fiche(1) Statistiques à une variable. nombre de vacanciers. Activité 1 : représentation graphique d une série statistique série à caractère qualitatif
|
|
- Hervé Boutin
- il y a 6 ans
- Total affichages :
Transcription
1 Statistiques à une variable Fiche(1) Activité 1 : représentation graphique d une série statistique série à caractère qualitatif Les activités principales d un groupe de vacanciers pendant l été sont représentées par le diagramme en barre suivant : On souhaite réaliser un diagramme en secteurs circulaires. Activité 2 : série à caractère quantitatif discret Quartiles diagramme en boîte Le club de poésie d un établissement décide d éditer et de vendre un recueil de textes écrits par les élèves pour subventionner un voyage organisé par le lycée. Il réalise une étude auprès de la population du lycée afin de savoir quel prix maximal chaque élève serait prêt à donner pour l achat de ce recueil. Les résultats sont donnés dans le tableau suivant : Prix de vente (en ) Total Nombre d élèves N= cumulé croissant Déterminer la médiane, les 1 er et 3 ième quartiles et résumer cette série à l aide d un diagramme en boîte. Activité 3 : Comparaison de séries statistiques simples moyenne et écart-type Un bac blanc est effectué par deux classes A et B. Les notes sur 20 obtenues en économie sont les suivantes : Classe A : Classe B : Compléter les tableaux suivants : 25 nombre de vacanciers 60 randonnée Sport nautique Visite Autre Total 2- Tracer les diagrammes en bâtons permettant de comparer les notes obtenues par chacune des deux classes. 3- Déterminer les moyennes de chaque classe. Comparer le niveau général des deux classes. 4- Calculer l écart-type des notes de chaque classe. Comparer l homogénéité des notes des deux classes. Total
2 Statistiques à une variable - CORRIGE Activité 1 : représentation graphique d une série statistique série à caractère qualitatif Les activités principales d un groupe de vacanciers pendant l été sont représentées par le diagramme en barre suivant : On souhaite réaliser un diagramme en secteurs circulaires. Activité fréquence Randonnée 25 14% 50 Sport nautique 60 33% 120 Visite 45 25% 90 Autre 50 28% 100 N = Mesure de l angle au centre Activité 2 : série à caractère quantitatif discret Quartiles diagramme en boîte Le club de poésie d un établissement décide d éditer et de vendre un recueil de textes écrits par les élèves pour subventionner un voyage organisé par le lycée. Il réalise une étude auprès de la population du lycée afin de savoir quel prix maximal chaque élève serait prêt à donner pour l achat de ce recueil. Les résultats sont donnés dans le tableau suivant : Prix de vente (en ) Total Nombre d élèves N= 470 cumulé croissant Déterminer la médiane, les 1 er et 3 ième quartiles et résumer cette série à l aide d un diagramme en boîte = 235 Le rang de la médiane est 235, la 235 ième valeur est égale à 6 donc la médiane est = 117,5 Le rang du 1 er quartile est 118. La 118 ième valeur est égale à 4 donc Q 1 = 4 117,5 3 = 352,5 La 353 ième valeur est égale à 10 donc Q 3 = 4 Activité 3 : Comparaison de séries statistiques simples moyenne et écart-type Un bac blanc est effectué par deux classes A et B. Les notes sur 20 obtenues en économie sont les suivantes : Classe A : Classe B : Compléter les tableaux suivants : Classe A Total Classe B 2- Tracer les diagrammes en bâtons permettant de comparer les notes obtenues par chacune des deux classes Total
3 6 Classe A 6 Classe B Note obtenue 0 Note obtenue Déterminer les moyennes de chaque classe. Comparer le niveau général des deux classes. Classe A : Classe B : Le niveau général des deux classes est identique car les moyennes sont égales. 4- Calculer l écart-type des notes de chaque classe. Comparer l homogénéité des notes des deux classes. Classe A ² Total La variance est Classe B Donc l écart-type est Donc l écart-type est La dispersion des notes autour de la moyenne est plus importante dans la classe A donc les notes de la classe B sont plus homogène. ² Total La variance est
4 Statistiques à une variable Fiche(2) On a demandé aux 28 élèves d une classe de terminale ES de prendre leur pouls au repos et de compter le nombre de battements cardiaques pendant une minute. On obtient ainsi une série statistique à partir des résultats obtenus, assemblés dans un tableau : Nombre de battements par minute s Nombre de battements par minute s / a/ Quels sont les valeurs maximales et minimales des battements par minute des élèves de la classe? b/ Déterminer la médiane de cette série. À l aide d une phrase, donner une interprétation de ce résultat. c/ Déterminer l écart interquartile de cette série. d/ Calculer le rapport interdécile. 2/ Représenter la série statistique par un diagramme en boîte sur lequel figureront les valeurs extrêmes, le premier et le dernier décile, le premier et le troisième quartile ainsi que la médiane. (unité graphique : 1 cm pour 5 battements par minute). 3/ a/ À l aide de la calculatrice, calculer le nombre moyen de battements m (le résultat sera arrondi au dixième). b/ Calculer l écart type s de cette série. c/ Calculer le pourcentage d élèves qui se trouvent dans l intervalle [m-s ; m+s]. d/ Peut-on dire qu un quart des élèves ont un nombre de battements en dehors de cet intervalle? 4/ On désigne comme plage de normalité de la série l intervalle de valeurs dans lequel il y a 95 chances sur 100 qu un individu normal retrouve sa valeur personnelle. On estime que cet intervalle est : [m-2s ; m+2s]. a/ Calculer la plage de normalité de la série étudiée. b/ Peut-on dire qu en tirant au hasard le nom d un élève de cette classe, il y a 95 chances sur 100 que ses battements cardiaques soit normaux?
5 Statistiques à une variable - CORRIGE Fiche(2) On a demandé aux 28 élèves d une classe de terminale ES de prendre leur pouls au repos et de compter le nombre de battements cardiaques pendant une minute. On obtient ainsi une série statistique à partir des résultats obtenus, assemblés dans un tableau : Nombre de battements par minute s Nombre de battements par minute s / a/ Le nombre de battements par minute maximal : 100 et minimal : 44 donc une étendue de 56. b/ La médiane de cette série : moyenne du 14 e et 15 e : 74 c/ La moitié des élèves de la classe ont un rythme cardiaque inférieur ou égal à 74. d/ Q1 = 68 (le 7 e ) et Q3 = 80 (le 21 e ) donc l interquartile vaut 12. e/ d1 = 62 (le 3 e ) et d9 = 83 (le 26 e ) donc pour le quotient interdécile :. 2/ La boîte à moustaches 3/ a/ Moyenne des battements :m 73,9 b/ Écart type des battements s 10,2. c/ L intervalle [m-s ; m+s] = [63,7; 84,1]. d/ Hors de cet intervalle, il a 6 mesures donc 21,4%. On ne peut donc écrire l affirmation proposée. 4/ a/ L intervalle [m-2s ; m+2s] = [53,5; 94,3] donc la plage de normalité est [59 ; 90]. b/ Dans la plage de normalité, il y a 26 mesures, soit 93% des mesures. On a donc 93 chances sur 100 que les battements d un élèves de cette classe tiré au hasard soient normaux. L affirmation proposée est donc à rejeter.
6 Statistiques à une variable Fiche(3) Hector Tatord, élève de seconde, fait des expériences de simulation de lancer de dé sur son ordinateur. Dans ces expériences, il ne relève que la fréquence d apparition du 5 : par exemple, si le 5 apparaît 7 fois dans un échantillon de 50 lancers, la fréquence associée à l échantillon sera 14%. 1/ Première expérience Hector organise son tableur pour obtenir en premier lieu 300 échantillons de 50 lancers. Si le taux de 14% (de 5) apparaît dans 35 échantillons, il note = 14 et = 35. Pour simplifier son relevé, il a regroupé les taux par classes, par exemple, pour les valeurs allant de 5% compris à 7% non compris, il note 6%...D où la distribution d échantillonnage suivante : a/ Que valent le minimum, le maximum et l étendue de cette série? b/ Sur son tableur, il a obtenu les résultats suivants : Me = 16 ; Q 1 = 12 ; Q 3 = 20 ; d 1 = 8 ; d 9 = 24 ; 16,37 ; s x 5,42. Que valent l intervalle interquartile et l écart interdécile? c/ La plage de normalité d une série est l intervalle [ ; ]. Quelle est cette plage et quel pourcentage de valeurs de la série contient-elle? 2/ Seconde expérience Hector organise maintenant la simulation de 100 échantillons de 500 lancers, ce qui lui donne la série suivante : a/ Représenter cette distribution par un diagramme en barres. b/ Déterminer l étendue, la médiane, les quartiles, le premier et neuvième décile de cette série. c/ Calculer la moyenne et l écart-type de cette série. 3/ Troisième expérience Voyant toujours plus grand, Hector organise maintenant la simulation de 100 échantillons de lancers et obtient la série qui suit : 16 16,1 16,2 16,3 16,4 16,5 16,6 16,7 16,8 16, ,1 17,2 17, a/ Déterminer l étendue, la médiane, les quartiles, le premier et neuvième décile de la série ci-dessus. b/ Hector lit l écran, reproduit à droite, de la calculatrice de son voisin qui a mis la série en mémoire. Que valent donc la moyenne et l écart type de cette série? 4/ Hector au rapport Il a bien travaillé... mais à quoi bon? a/ Comparer les moyennes des trois séries, leurs trois médianes, leurs trois étendues et leurs trois écart-types. Que remarque-t-on? b/ Comparer les boîtes à moustaches des trois séries après les avoir représentées sur un même graphique. Que remarque-t-on? c/ Quelles propriétés statistiques expliquent les remarques précédentes?
7 Statistiques à une variable - CORRIGE Fiche(3) Hector Tatord, élève de seconde, fait des expériences de simulation de lancer de dé sur son ordinateur. Dans ces expériences, il ne relève que la fréquence d apparition du 5 : par exemple, si le 5 apparaît 7 fois dans un échantillon de 50 lancers, la fréquence associée à l échantillon sera 14%. 1. Première expérience (a) min=4, Max=30, e=30-4=26 (b) intervalle interquartile : [q1 ; q3] = [12; 20], écart interdécile : d 9 d 1 = 16. (c) Plage de normalité : [m 2s ; m+2s] = [5,53; 27,21] donc c est l intervalle [6; 26] qui contient lui-même 288 valeurs soit 96% des valeurs. 2. Seconde expérience (b) Étendue : 20 ; médiane : 17 ; quartiles : q 1 = 15 et q 3 = 18 ; déciles : d 1 = 14 et d 9 = 19. (c) Moyenne : m 2 = 16,6 ; écart-type s 2 = 1, Troisième expérience (a) Étendue : 1,3 ; médiane : 16 ; quartiles : q 1 = 16,4 et q 3 = 16,9 ; déciles : d 1 = 16,2 et d 9 = 17. (b) Moyenne : m 3 = 16,64 ; écart-type : s 3 = ( ) 4. Le rapport d Hector (a) Le résumé : taille m s méd étend 50 16,37 5, ,56 1, ,64 0,32 16,6 1,3 Nous constatons que les paramètres de dispersion (étendue et écart-type) décroissent inversement avec la taille des échantillons. Les paramètres de position (moyenne et médiane) varient peu. (b) Ce qui se constate avec les boîtes à moustaches : (c) Et pour conclure : Lorsque la taille des échantillons croît, la fluctuation d échantillonnage décroît.
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 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 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 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 détailStatistiques Descriptives à une dimension
I. Introduction et Définitions 1. Introduction La statistique est une science qui a pour objectif de recueillir et de traiter les informations, souvent en très grand nombre. Elle regroupe l ensemble des
Plus en 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 détailUFR de Sciences Economiques Année 2008-2009 TESTS PARAMÉTRIQUES
Université Paris 13 Cours de Statistiques et Econométrie I UFR de Sciences Economiques Année 2008-2009 Licence de Sciences Economiques L3 Premier semestre TESTS PARAMÉTRIQUES Remarque: les exercices 2,
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 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 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 détailIBM SPSS Direct Marketing 21
IBM SPSS Direct Marketing 21 Remarque : Avant d utiliser ces informations et le produit qu elles concernent, lisez les informations générales sous Remarques sur p. 109. Cette version s applique à IBM SPSS
Plus en détailLogistique, 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 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 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 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 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 détailAC AB. A B C x 1. x + 1. d où. Avec un calcul vu au lycée, on démontre que cette solution admet deux solutions dont une seule nous intéresse : x =
LE NOMBRE D OR Présentation et calcul du nombre d or Euclide avait trouvé un moyen de partager en deu un segment selon en «etrême et moyenne raison» Soit un segment [AB]. Le partage d Euclide consiste
Plus en détailBac 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 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 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 détailFluctuation 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 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 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 détailOPTIMISATION À UNE VARIABLE
OPTIMISATION À UNE VARIABLE Sommaire 1. Optimum locaux d'une fonction... 1 1.1. Maximum local... 1 1.2. Minimum local... 1 1.3. Points stationnaires et points critiques... 2 1.4. Recherche d'un optimum
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 détailChapitre 13 Numérisation de l information
DERNIÈRE IMPRESSION LE 2 septembre 2013 à 17:33 Chapitre 13 Numérisation de l information Table des matières 1 Transmission des informations 2 2 La numérisation 2 2.1 L échantillonage..............................
Plus en détailLeçon N 4 : Statistiques à deux variables
Leçon N 4 : Statistiques à deux variables En premier lieu, il te faut relire les cours de première sur les statistiques à une variable, il y a tout un langage à se remémorer : étude d un échantillon d
Plus en détailEvaluation de la variabilité d'un système de mesure
Evaluation de la variabilité d'un système de mesure Exemple 1: Diamètres des injecteurs de carburant Problème Un fabricant d'injecteurs de carburant installe un nouveau système de mesure numérique. Les
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 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 détailÉtude 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 détailEstimation et tests statistiques, TD 5. Solutions
ISTIL, Tronc commun de première année Introduction aux méthodes probabilistes et statistiques, 2008 2009 Estimation et tests statistiques, TD 5. Solutions Exercice 1 Dans un centre avicole, des études
Plus en détailCaractéristiques des ondes
Caractéristiques des ondes Chapitre Activités 1 Ondes progressives à une dimension (p 38) A Analyse qualitative d une onde b Fin de la Début de la 1 L onde est progressive puisque la perturbation se déplace
Plus en détailAssises Européennes du Bâtiment Basse Consommations. Frédéric ric FRUSTA. Président Directeur Général. ENERGIVIE 25 Juin 2010
c1 Assises Européennes du Bâtiment Basse Consommations Frédéric ric FRUSTA Président Directeur Général ENERGIVIE 25 Juin 2010 Diapositive 1 c1 Merci de me fournir le texte complet de la page de titre cql;
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 détailExercices supplémentaires sur l introduction générale à la notion de probabilité 2009-2010
Exercices supplémentaires sur l introduction générale à la notion de probabilité 2009-2010 Exercices fortement conseillés : 6, 10 et 14 1) Un groupe d étudiants est formé de 20 étudiants de première année
Plus en détailLa diffusion des technologies de l information et de la communication dans la société française
La diffusion des technologies de l information et de la communication dans la société française Étude réalisée par le Centre de Recherche pour l'étude et l'observation des Conditions de Vie (CREDOC) pour
Plus en détail1 Savoirs fondamentaux
Révisions sur l oscillogramme, la puissance et l énergie électrique 1 Savoirs fondamentaux Exercice 1 : choix multiples 1. Quelle est l unité de la puissance dans le système international? Volt Watt Ampère
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 détailIntroduction : Essais de phase I
Schéma de recherche de dose dans les essais de phase I : comparaison par simulations dans un cadre temporel A Doussau 1,2, MC Le Deley 3, B Asselain 1, G Vassal 3, X Paoletti 1 1 - Institut Curie, 2 -
Plus en détailChapitre 5. Calculs financiers. 5.1 Introduction - notations
Chapitre 5 Calculs financiers 5.1 Introduction - notations Sur un marché économique, des acteurs peuvent prêter ou emprunter un capital (une somme d argent) en contrepartie de quoi ils perçoivent ou respectivement
Plus en détailProbabilités 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 détailOLYMPIADES ACADÉMIQUES DE MATHÉMATIQUES
OLYMPIADES ACADÉMIQUES DE MATHÉMATIQUES ACADÉMIE DE RENNES SESSION 2006 CLASSE DE PREMIERE DURÉE : 4 heures Ce sujet s adresse à tous les élèves de première quelle que soit leur série. Il comporte cinq
Plus en détailLES SALAIRES DES CADRES EN POSTE
LES SALAIRES DES CADRES EN POSTE les étus l emploi cadre - octobre 2007 PHOTOGRAPHIE DES SALAIRES DES CADRES QUELS PROFILS POUR QUELS SALAIRES? ÉLÉMENTS DÉTERMINANTS DU SALAIRE DES CADRES Enquête auprès
Plus en détailLecture 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 détailANALYSE SPECTRALE. monochromateur
ht ANALYSE SPECTRALE Une espèce chimique est susceptible d interagir avec un rayonnement électromagnétique. L étude de l intensité du rayonnement (absorbé ou réémis) en fonction des longueurs d ode s appelle
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 détailProbabilités conditionnelles Loi binomiale
Exercices 23 juillet 2014 Probabilités conditionnelles Loi binomiale Équiprobabilité et variable aléatoire Exercice 1 Une urne contient 5 boules indiscernables, 3 rouges et 2 vertes. On tire au hasard
Plus en détailBrock. Rapport supérieur
Simplification du processus de demande d aide financière dans les établissementss : Étude de cas à l Université Brock Rapport préparé par Higher Education Strategy Associates et Canadian Education Project
Plus en 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 détailRappels 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 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 détailFeuille 6 : Tests. Peut-on dire que l usine a respecté ses engagements? Faire un test d hypothèses pour y répondre.
Université de Nantes Année 2013-2014 L3 Maths-Eco Feuille 6 : Tests Exercice 1 On cherche à connaître la température d ébullition µ, en degrés Celsius, d un certain liquide. On effectue 16 expériences
Plus en détailG.P. DNS02 Septembre 2012. Réfraction...1 I.Préliminaires...1 II.Première partie...1 III.Deuxième partie...3. Réfraction
DNS Sujet Réfraction...1 I.Préliminaires...1 II.Première partie...1 III.Deuxième partie...3 Réfraction I. Préliminaires 1. Rappeler la valeur et l'unité de la perméabilité magnétique du vide µ 0. Donner
Plus en détailLa simulation probabiliste avec Excel
La simulation probabiliste avec Ecel (2 e version) Emmanuel Grenier emmanuel.grenier@isab.fr Relu par Kathy Chapelain et Henry P. Aubert Incontournable lorsqu il s agit de gérer des phénomènes aléatoires
Plus en détailComplément d information concernant la fiche de concordance
Sommaire SAMEDI 0 DÉCEMBRE 20 Vous trouverez dans ce dossier les documents correspondants à ce que nous allons travailler aujourd hui : La fiche de concordance pour le DAEU ; Page 2 Un rappel de cours
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 détailContinuité et dérivabilité d une fonction
DERNIÈRE IMPRESSIN LE 7 novembre 014 à 10:3 Continuité et dérivabilité d une fonction Table des matières 1 Continuité d une fonction 1.1 Limite finie en un point.......................... 1. Continuité
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 détailLes exploitations de grandes cultures face à la variabilité de leurs revenus : quels outils de gestion des risques pour pérenniser les structures?
Les exploitations de grandes cultures face à la variabilité de leurs revenus : quels outils de gestion des risques pour pérenniser les structures? Benoît Pagès 1, Valérie Leveau 1 1 ARVALIS Institut du
Plus en détailCorrection du bac blanc CFE Mercatique
Correction du bac blanc CFE Mercatique Exercice 1 (4,5 points) Le tableau suivant donne l évolution du nombre de bénéficiaires de minima sociaux en milliers : Année 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Plus en détailExercices types Algorithmique et simulation numérique Oral Mathématiques et algorithmique Banque PT
Exercices types Algorithmique et simulation numérique Oral Mathématiques et algorithmique Banque PT Ces exercices portent sur les items 2, 3 et 5 du programme d informatique des classes préparatoires,
Plus en détailBiostatistiques Biologie- Vétérinaire FUNDP Eric Depiereux, Benoît DeHertogh, Grégoire Vincke
www.fundp.ac.be/biostats Module 140 140 ANOVA A UN CRITERE DE CLASSIFICATION FIXE...2 140.1 UTILITE...2 140.2 COMPARAISON DE VARIANCES...2 140.2.1 Calcul de la variance...2 140.2.2 Distributions de référence...3
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 détailExprimer 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 détailQUELS 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 détailLes devoirs en Première STMG
Les devoirs en Première STMG O. Lader Table des matières Devoir sur table 1 : Proportions et inclusions....................... 2 Devoir sur table 1 : Proportions et inclusions (corrigé)..................
Plus en détailIBM SPSS Statistics Base 20
IBM SPSS Statistics Base 20 Remarque : Avant d utiliser ces informations et le produit qu elles concernent, lisez les informations générales sous Remarques sur p. 316. Cette version s applique à IBM SPSS
Plus en détailBilan de l activité d accueil de jour et d hébergement temporaire en direction des personnes âgées dépendantes en 2010
Bilan de l activité d accueil de jour et d hébergement temporaire en direction des personnes âgées dépendantes en 2010 Le suivi de l activité des établissements ayant une activité d accueil de jour et
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 détailMario Geiger octobre 08 ÉVAPORATION SOUS VIDE
ÉVAPORATION SOUS VIDE 1 I SOMMAIRE I Sommaire... 2 II Évaporation sous vide... 3 III Description de l installation... 5 IV Travail pratique... 6 But du travail... 6 Principe... 6 Matériel... 6 Méthodes...
Plus en détailS initier aux probabilités simples «Un jeu de cartes inédit»
«Un jeu de cartes inédit» 29-31 Niveau 3 Entraînement 1 Objectifs S entraîner à estimer une probabilité par déduction. Applications (exemples) En classe : tout ce qui réclame une lecture attentive d une
Plus en détailTESTS D'HYPOTHESES Etude d'un exemple
TESTS D'HYPOTHESES Etude d'un exemple Un examinateur doit faire passer une épreuve type QCM à des étudiants. Ce QCM est constitué de 20 questions indépendantes. Pour chaque question, il y a trois réponses
Plus en détailLes probabilités. Chapitre 18. Tester ses connaissances
Chapitre 18 Les probabilités OBJECTIFS DU CHAPITRE Calculer la probabilité d événements Tester ses connaissances 1. Expériences aléatoires Voici trois expériences : - Expérience (1) : on lance une pièce
Plus en détailDiviser un nombre décimal par 10 ; 100 ; 1 000
Diviser un nombre décimal par 10 ; 100 ; 1 000 Diviser un nombre décimal par 10 ; 100 ; 1 000. 23 1 et 2 Pauline collectionne les cartes «Tokéron» depuis plusieurs mois. Elle en possède 364 et veut les
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 détailREGARDS SUR L ÉDUCATION 2013 : POINTS SAILLANTS POUR LE CANADA
REGARDS SUR L ÉDUCATION 2013 : POINTS SAILLANTS POUR LE CANADA Regards sur l éducation est un rapport annuel publié par l Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) et portant sur
Plus en détailINTRODUCTION 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 détailACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 2013 #12
ACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 2013 #12 ARTHUR CHARPENTIER 1 Une compagnie d assurance modélise le montant de la perte lors d un accident par la variable aléatoire continue X uniforme sur l intervalle
Plus en détailLES DECIMALES DE π BERNARD EGGER
LES DECIMALES DE π BERNARD EGGER La génération de suites de nombres pseudo aléatoires est un enjeu essentiel pour la simulation. Si comme le dit B Ycard dans le cours écrit pour le logiciel SEL, «Paradoxalement,
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 détailChapitre 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 détailCorefris RAPPORT ANNUEL 2011. Annexe 3 : La hausse des prix de l immobilier est-elle associée à une «bulle» de crédit en France?
Annexe 3 : La hausse des prix de l immobilier est-elle associée à une «bulle» de crédit en France? (DGTrésor) 1. Indépendamment de facteurs d offre et de demande, qui jouent indéniablement sur les prix,
Plus en détailEstimation du coût de l incessibilité des BSA
Estimation du coût de l incessibilité des BSA Jean-Michel Moinade Oddo Corporate Finance 22 Juin 2012 Incessibilité des BSA Pas de méthode académique reconnue Plusieurs méthodes «pratiques», dont une usuelle
Plus en détailSOMMAIRE MONTAGE DU COMPTEUR ET CAPTEURS...3 LE MOT DU CHEF DE PRODUIT...5 L ORGANISATION DE L ECRAN...5 LES PICTOGRAMMES UTILISES...5 LES BOUTONS...
OMMAIRE MONTAGE DU COMPTEUR ET CAPTEUR...3 LE MOT DU CHEF DE PRODUIT...5 L ORGANIATION DE L ECRAN...5 LE PICTOGRAMME UTILIE...5 LE BOUTON...5 LE MENU...5 AVANT LA PREMIERE ORTIE (ou après changement de
Plus en détailDÉRIVÉES. I Nombre dérivé - Tangente. Exercice 01 (voir réponses et correction) ( voir animation )
DÉRIVÉES I Nombre dérivé - Tangente Eercice 0 ( voir animation ) On considère la fonction f définie par f() = - 2 + 6 pour [-4 ; 4]. ) Tracer la représentation graphique (C) de f dans un repère d'unité
Plus en détailBien lire l énoncé 2 fois avant de continuer - Méthodes et/ou Explications Réponses. Antécédents d un nombre par une fonction
Antécédents d un nombre par une fonction 1) Par lecture graphique Méthode / Explications : Pour déterminer le ou les antécédents d un nombre a donné, on trace la droite (d) d équation. On lit les abscisses
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 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 détailIntroduction aux Statistiques et à l utilisation du logiciel R
Introduction aux Statistiques et à l utilisation du logiciel R Christophe Lalanne Christophe Pallier 1 Introduction 2 Comparaisons de deux moyennes 2.1 Objet de l étude On a mesuré le temps de sommeil
Plus en détail