Dispersion

Régression Linéaire Simple Prédire les valeurs d’une variable dépendante « Y » à partir des valeurs prises par une autre variable indépendante « X » Etape D’une étude de régression : 1- Spécification du modèle : Soupçonner la relation (Diagramme de dispersion - nuage de point) et voir la forme 2- Validation du modèle : Le vérifier dans sa globalité, Coefficient de Détermination avec ANOVA. 3- Estimation des paramètres : Estimer le modèle théorique par le modèle empirique par la méthode des

[5,10[ 9 25.71 94.26 [10,15[ 2 5.71 99.99 Total 35 100 a) Moyenne : Moyenne= Moyenne= 1,6 Variance : s2x= Variance = Variance= 40.42 Écart type= Écart type = Écart type = 6.35 L'écart type est une mesure de dispersion qui donne un aperçu de l'étalement des données autours de la moyenne. C'est l'écart entre chaque donnée et la moyenne, soit xi - u, puis la moyenne des écarts. Plus l'écart est grand, plus les données sont dispersées et vice versa. Le nombre 6

les cartes de contrôle par mesure de la moyenne et de l'étendue. Ces cartes sont établies ensemble et interprétées ensemble. En effet, la distribution des dimensions fabriquées modélisée par une loi Normale est caractérisée par la moyenne et la dispersion (écart type). Sommaire[masquer] * 1 Maîtrise statistique des procédés (MSP ou SPC en anglais) et contrôle qualité * 2 La carte de contrôle * 3 Différentes cartes de contrôle * 3.1 Cartes pour variables quantitatives * 3.2 Cartes

pour obtenir une variation significative du résultat de la mesure (par exemple une surface en chromatographie). [19] III.5.2.3. la fidélité  La précision ou la fidélité d’une procédure analytique exprime l’étroitesse de l’accord (degré de dispersion) entre une série de mesures obtenues à partir de prélèvements multiples du même échantillon homogène dans des conditions prescrites. La précision peut être considérée à deux niveaux : Répétabilité, Fidélité intermédiaire. La précision d’une procédure

éventuelles possibilités d’existence d’hétéroscédasticité des erreurs, et Enfin nous proposerons des méthodes de correction du problème dans le cas ou il existe. I. Présentation du problème : On parle d’hétéroscédasticité, lorsque la dispersion des erreurs est variable d’une observation à une autre, c'est-à-dire que : [pic] Pour illustrer ce phénomène, considérons le modèle Y= X β + ε pour lequel les erreurs ne sont pas autocorrélées mais l’hypothèse H4 n’est pas vérifiée. La matrice

des causes inhérentes au processus lui-même. ne sont pas identifiables et sont incontrôlables. Elles sont responsables des variations aléatoires. Causes Spéciales ou assignables : Elles ne sont pas inhérentes au processus et il en résulte une dispersion variable dans le temps. L'Autocontrôle Il consiste à responsabiliser l'opérateur en lui donnant les moyens d'obtenir un niveau de qualité souhaité. La démarche Qualité s'appuie largement sur la mise en œuvre du S.P.C. Control = Surveillance des

L’objectif est de résumer les informations données par un tableau ou par un graphe par trois caractéristiques que l’on peut mesurer: 1. La tendance centrale 2. Les caractéristique de position 3. La dispersion  Il existe plusieurs indicateurs possibles pour la valeur centrale ou la dispersion. 2 Les moyennes:  La moyenne arithmétique simple:  1 n x   xi n i 1  Le moyenne arithmétique pondérée: x  n x i 1 p i p i n i 1 i Les moyennes:  La moyenne

de l'ensemble s'ils étaient tous identiques sans changer la dimension globale de l'ensemble. Donc [(0x34)+(1x67)+(2x102)+(3x125)+(4x45)+(5x22)+(6x5)]/400 =966/400= 2.415. La moyenne est de 2.415 achats des le premier jour. Les paramètres de dispersion sont l’étendu et l’écart interquartile. L’étendu est la différence entre la modalité maximale et la modalité minimal du caractère. Xmax-Xmin= 6-0=6. L’étendu est de 6. L’écart interquartile est la différence entre le troisième et le premier quartile

total d’observations. ME – Médiane : valeur centrale des différentes observations. MO – Mode : valeur observée qui apparait le plus souvent. Paramètres à tendance centrale Moyenne arithmétique = 10,13 Médiane = 10 Mode = 10 Paramètres de dispersion : Dispersion des observations autour d’une valeur centrale ou les unes par rapport aux autres. E – Etendue : différence entre la plus grande et la plus petite valeur. S² - Variance : moyenne arithmétique du carré des écarts entre les valeurs observées

échantillons destinés à la description : Principal critère : précision qui dépende de plusieurs facteurs : seuil de signification, variance de la pop, la taille de pop. b) Variance de la population et taille de l’échantillon C’est l’indicateur de dispersion des observations. C’est la moyenne des carrés des écarts a la moyenne, qui reste dans de nombreuses recherches inconnu.il faut l’estimer pour l’intégrer dans le calcul de la taille d’échantillon. Pour l’estimation 4 solutions sont envisageables :