Analyse de la variance

une carte d’un jeu de 52. Soit les événements suivants : A : La carte est rouge : P(A)=1/2. B : La carte est un as : P(B)=1/13. Analyser l’indépendance des événement A et B. Exemple : Considérons l’expérience qui consiste à tirer au hasard une carte d’un jeu de 52. Soit les événements suivants : A : La carte est rouge : P(A)=1/2. B : La carte est un as : P(B)=1/13. Analyser l’indépendance des événement A et B. 50La formule de Bayes Soit E1, E2,…, En une partition d’un ensemble fondamental  telle que

3rd International Conference: Sciences of Electronic, Technologies of Information and Telecommunications March 27-31, 2005 – TUNISIA SETIT 2005 Mise en place d'un système de reconnaissance facial basé sur l'approche statistique "Analyse en composantes principales" développée sous l'environnement MATLAB CHELALI F/Z *, Mr DJERADI .A** et Mme DJERADI .R* Université des sciences et de Technologie Houari Boumediene (USTHB) Faculté d’Electronique et d’informatique Laboratoire communication parlée

univari´ et multivari´ e e e e 2.1 Le mod`le de r´gression lin´aire simple . . . . . . . . . . . . e e e 2.1.1 Les hypoth`ses du mod`le lin´aire simple . . . . . . e e e 2.1.2 Les moindres carr´s . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 2.1.3 Analyse de la variance . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1.4 Quelques tests li´s aux MCO . . . . . . . . . . . . . e 2.1.4.1 Test de Fisher . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1.4.2 Test de Student . . . . . . . . . . . . . . . 2.1.4.3 Test de Durbin et Watson

pourquoi nous prélevons des échantillons de la population. Paramètres : mesures qui se réfèrent à l’ensemble de la population. Statistiques : mesures calculées sur l’échantillon. Les statistiques les plus fréquemment utilisées sont la moyenne, la variance et l’écart-type. Statistiques inférentielles : inférer quelque chose des caractéristiques de la population à partir de ce que nous savons des caractéristiques de l’échantillon. 2. Les échelles de mesures Quelle est la nature de la variable 

DUFRESNE (Rapporteur) Version 1.7a / Novembre 2006 Sommaire Introduction ................................................................................................................................ 5 Partie 1 : A. 1 2 B. 3 4 C. 5 Le passif, analyse des risques et modélisation ..................................................... 16 Présentation générale........................................................................................................ 19 Caractéristiques du portefeuille

Ethnie | 2,90 | 1,93 | L’ensemble des données ont été traité par une analyse factorielle exploratoire avec un coefficient d’échantillonnage satisfaisant et significatif de Kaiser-Meyer-Olkin qui était égal à 0,735. L’analyse propose un modèle explicatif en quatre dimension expliquant 45,3385% de la variance totale. Les quatre dimension latentes sont montrés dans le tableau 2. La première dimension (I) explique 18,053% de la variance totale et implique des items statiques comme l’éthnie, l’odeur, la

concernée : Age, sexe, niveau de richesse (revenu), niveau d’éducation (situation professionnelle), situation maritale. Est elle représentative de la population globale ? 2. description de la consommation de produits biologiques et diététiques 3. analyse des interactions entre les consommateurs et la consommation de produits biologiques et diététiques. Structuration des variables selon les aspects statistiques : - variables qualitatives : 2,3,5,7,9,11, 6 (les fréquences de consommation ne

ou 4 valets,…) RESOLUTION : Il aura donc 0.11% de chance d’avoir un carré en main ! Rechercher la fonction densité de probabilité de la racine carrée Y d’une variable aléatoire uniforme X définie dans l’intervalle [0;4] ainsi que la moyenne, la variance et la médiane de la variable Y X tel que RESOLUTION : Donc  Y fonction croissante de X  Donc – tel que (voir graphique) pour Soit X la variable aléatoire continue de densité X tel que Montrer que obéit à la même densité f(x) RESOLUTION :

16 2. Les méthodes de reconstruction de population 16 2.1 Méthodes de formulation du problème pour la résolution quadratique 17 2.2 L’algorithme quadratique utilisé par l’application 18 2.3 Algorithmes de type génétique 19 IV. L’étude 23 1. Analyse des données 23 1.1 Présentation des données 23 1.2 Formatage des données et création des agrégations 25 1.3 Etude des corrélations entre paramètres 27 1.4 Résultats 28 2. Conception de l’application 29 2.1 Structure globale 29 2.2 Le module

16 2. Les méthodes de reconstruction de population 16 2.1 Méthodes de formulation du problème pour la résolution quadratique 17 2.2 L’algorithme quadratique utilisé par l’application 18 2.3 Algorithmes de type génétique 19 IV. L’étude 23 1. Analyse des données 23 1.1 Présentation des données 23 1.2 Formatage des données et création des agrégations 25 1.3 Etude des corrélations entre paramètres 27 1.4 Résultats 28 2. Conception de l’application 29 2.1 Structure globale 29 2.2 Le module