1 Révision
2 Table des matières Pondération Révision (11 decèmbre 2012 [moi] & 17 decèmbre 2012 [Margarita]) Structure de l'examen final! Examen final: première partie! questions théoriques (exemples)! Examen final: deuxième partie! questions appliquées (exemples)! Examen final: troisième partie! questions à choix multiples sur R (liste de toutes les fonctions que vous avez besoin de comprendre)
3 Pondération TP1! 15% TP2! 15% TP3! 15% TP4! 15% Examen final ou examen intra! 40% (la meilleure note est utilisée!!!!)
4 Révision (11 dec 2012 & 17 dec 2012) email: 12/10/2012 réponses avec des suggestions pour révision: cinq les suggestions les plus complets: " Donner un exemple de Processus stochastique " Donnez des exemples et applications de Bernouilli " Variable aléatoire binomiale ; je ne comprends pas " Distribution de probabilité " Variable aléatoire de poisson ; expliquer comment utiliser la formule et dans quel situations on utilise ce genre de formule " Variance o 2 : je ne comprend pas du tout " Variable aléatoire log-normale : exemple comment utiliser la formule et dans quelle situation on l utilise " Autocorrélation temporelle " Control-Impact " Y chapeau, e, Bo, B1, Σ " Variances et covariances " Test d hypothèse de régression " Moyenne arithmétique et loi des grands nombres, moyenne géométrique, moyenne harmonique " Moments centrals " Coefficient d asymétrique " Coefficient d aplatissement Margarita (17 dec 2012) Oliver (12 dec 2012)
5 Structure de l examen final Duration: 2h Sujects: séances 1 (Définitions), 2 & 3 (Le logiciel R & Probabilité), 4 (Variables aléatoires et distributions de probabilité), 5 (Les statistiques descriptives), 6 (Intervalles de confiance et tests d hypothèses), 8 (Conception des études de terrain), 9 (Mesures de liaison et droites d estimation). TP1-4 Première partie Deuxième partie: Troisième partie:! cinq questions théoriques (40 points! huit points par question)! trois questions appliquées (30 points! dix points par question)! dix questions à choix multiples sur R (30 points! trois points par question Labo cette semaine (01/07 01/09): révision/questions pour l examen final avec Margarita
6 Examen final: première partie Qu est ce que une variable aléatoire normale et comment est-elle définie en termes des paramètres? Quelles sont les valeurs de ces deux paramètres pour la distribution d une variable normale standard? Décrivez les différences entre le raisonnement déductive et inductive et donnez un exemple conceptuel simple pour chacun. Quel type de raisonnement est fondamental pour la méthode scientifique comme l a proposé Karl Popper? Expliquez la différence entre permutation et combinaison. Conceptuellement, quelles sont les étapes de base que l'on retrouve dans le test de hypothèse?! Toutes les questions peuvent être répondues sur la base de la diapo et la lecture connexe dans le livre.
7 Examen final: deuxième partie Un ensemble de trois points est choisi aléatoirement à partir d une grille pointé de 3x3. Quelle est la probabilité que les trois points choisis se relient sur la même ligne droite? Montrez toutes les étapes impliquées dans la solution pour recevoir la totalité des points.! Il y aura deux questions appliquées Calculer la probabilité d'obtenir un "carré" dans un jeu de cartes de poker avec les rang suivants (aussi appelés valeurs) : 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, valet, reine, roi et as. Écrivez toutes les étapes de vos calculs.! il y aura une question au poker
8 Examen final: troisième partie Dix questions à choix multiples sur la compréhension générale de R (TP, R-Tutor) Gestion des donnés:! read a text file: read.table()! summary (multi-purpose): summary()! dimension of a data frame, matrix, etc.: dim()! vector & matrix definition: vector() & matrix()! vector length: length()! conversion to numeric data type: as.numeric()! sum of vector: sum()! square root: sqrt() Distributions de probabilité, intervalles de confiance et tests d hypothèses:! distribution binomale: dbinom(); pbinom(); qbinom(); rbinom()! distribution de Poisson: dpois() ; ppois(); qpois(); rpois()! distribution uniforme: dunif() ; punif(); qunif(); runif()! distribution normale: dnorm() ; pnorm(); qnorm(); rnorm()! T-test: t.test()
9 Liste des fonctions en R pour l examen final II Statistiques descriptives:! arithmetic mean: mean()! median: median()! standard deviation: sd()! minimum: min()! maximum: max()! variance: var()! covariance: cov()! quantile: quantile()! skewness: skewness()! kurtosis: kurtosis()! interquartile range: IQR()! general plot function: plot()! QQ plot: qqplot()! boxplot: boxplot()! histogram: hist()
10 Liste des fonctions en R pour l examen final III Mesures de liaison (corrèlation) et l analyse de régression:! linear and multiple regression: lm()! extraction of parameters of regression equation: coeff()! summary of lm() incl. r 2, significance, etc. (plus their interpretation): summary(lm())! residuals: resid(lm()) Développement de fonctions:! definition of a function: x <- function() { }! how to call function x: x()