Asymétrie Dinformation

´sume ´ du Cours de Statistique Re Descriptive Yves Till´e 15 d´ecembre 2010 2 Objectif et moyens Objectifs du cours – Apprendre les principales techniques de statistique descriptive univari´ee et bivari´ee. ˆ – Etre capable de mettre en oeuvre ces techniques de mani`ere appropri´ee dans un contexte donn´e. ˆ – Etre capable d’utiliser les commandes de base du Language R. Pouvoir appliquer les techniques de statistiques descriptives au moyen du language R. – R´ef´erences

RAPPORT DU TP : INTRODUCTION A SPSS INTRODUCTION AU LOGICIEL SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) SPSS est un logiciel spécialement conçu pour les analyses statistiques en sciences sociales. Il signifie Statistical Package for the Social Sciences. Que peut faire SPSS ? SPSS nous permet de faire : 1. La saisie des données et la gestion des bases de données Saisie des données : on organise une enquête, on crée un masque de saisie et on introduit

Le Rhabillage Il se fait à la fin du montage lorsque les 2 verres sont montés. Il facilite l’ajustage et met en forme l’équipement pour le rendre présentable au client. 12 étapes sont nécessaires : 1. Dégauchissement de la face Les 2 verres doivent être dans le même plan. Il se vérifie en vue de dessous : on fait basculer la monture jusqu’à l’obtention de la superposition du bas du cercle droit avec le haut du cercle droit. Si tout se passe bien, la superposition du cercle gauche doit

dans lequel on trouve 50 % des sujets de la distribution (25 % au-dessus de la médiane et 25 % sous la médiane). Cette statistique est donc moins affectée par les valeurs extrêmes. L’intervalle est toujours affecté par les valeurs extrêmes. Asymétrie : Indice de symétrie (position du pic de distribution) variant au-dessus et audessous de zéro. Plus la valeur positive de l’indice est élevée, plus le pic est déplacé vers les valeurs basses (symétrie positive, voir Section B dans la figure suivante)

EXPLICATION DU TAUX DE MORTALITE INFANTILE DANS LES PAYS D’AFRIQUE Etude économétrique  Introduction En septembre 2000, les Etats membre de l’ONU ont signé la déclaration des OMD, les Objectifs du Millénaire pour le Développement, une série d’objectifs qui sont censé améliorer le niveau de vie de certains pays en retard. Ils se donnent alors quinze ans pour y parvenir. Le quatrième objectif a notamment pour but de réduire la mortalité infantile de deux tiers, il faut savoir

2/ La série consommation électrique Moyenne Tension : Notation : on note la série consommation électrique Moyenne Tension par (MT) 2.1/ Analyse préliminaire de la série (MT) : La série (MT) contient 144 observations (01/1997 ; 12/2008). * Représentation graphique de la série (MT) : Figure (2.1) : l’évolution de la série (MT) entre (1997-2008) unité : GWH [pic]

FREQ /ORDER=ANALYSIS. Ressources Temps de processeur 00:00:02.12 Temps écoulé 00:00:02.73 Statistiques Utilisation (X) Sexe N Valide 45 45 Manquante 0 0 Moyenne 1,93 1,47 Médiane 2,00 1,00 Mode 1 1 Ecart-type ,889 ,505 Variance ,791 ,255 Asymétrie ,134 ,138 Erreur std. d'asymétrie ,354 ,354 Aplatissement -1,753 -2,075 Erreur std. d'aplatissement ,695 ,695 Intervalle 2 1 Centiles 25 1,00 1,00 50 2,00 1,00 75 3,00 2,00 Tableau de fréquences Utilisation (X) Effectifs Pourcentage Pourcentage

´sume ´ du Cours de Statistique Re Descriptive Yves Till´e 15 d´ecembre 2010 2 Objectif et moyens Objectifs du cours – Apprendre les principales techniques de statistique descriptive univari´ee et bivari´ee. ˆ – Etre capable de mettre en oeuvre ces techniques de mani`ere appropri´ee dans un contexte donn´e. ˆ – Etre capable d’utiliser les commandes de base du Language R. Pouvoir appliquer les techniques de statistiques descriptives au moyen du language R. – R´ef´erences Dodge Y.(2003), Premiers

´sume ´ du Cours de Statistique Descriptive Re Yves Till´e 18 janvier 2008 Objectif et moyens Objectifs du cours – – – Apprendre les principales techniques de statistique descriptive univari´ee et bivari´ee. ˆ Etre capable de mettre en oeuvre ces techniques de mani`ere appropri´ee dans un contexte donn´e. ˆ Etre capable d’utiliser les commandes de base du Language R. Pouvoir appliquer les techniques de statistiques descriptives au moyen du language R. – R´ef´erences Dodge Y.(2003), Premiers pas

skewness). ϕ 84 + ϕ16 − 2ϕ 50 ϕ 95 + ϕ 5 − 2ϕ 50 Sk = + 2(ϕ 84 − ϕ16 ) 2(ϕ 95 − ϕ 5 ) •  Ce paramètre est souvent présenté comme un indicateur de l’environnement de dépôt sédimentaire Coefficient de dissymétrie et environnement de dépôt Valeur Asymétrie Interprétation Sk <1 Positive Courant faible Sk>1 Négative Courant fort Paramètres granulométriques les plus usités •  Le coefficient d’acuité (K – kurtosis), mesure la forme du pic de la courbe ϕ 95 − ϕ 5 K= 2, 44(ϕ 75 − ϕ 25 ) Paramètres