Buse variable

PROBABILITÉS : GÉNÉRALITÉS - CONDITIONNEMENT - INDÉPENDANCE 1. Expérience aléatoire, événements, loi de probabilité (Rappels de première et compléments) 1.1. Choix d'un modèle Lors de la réalisation d'une expérience aléatoire, on est amené à choisir successivement : a. Un univers W Il représente l'ensemble toutes les issues envisagées de l'expérience. Il est donc fonction de l'idée de modélisation a priori que l'on se fait de l'expérience. Si lors du lancer d'une pièce de monnaie on considère usuellement

------------------------------------------------- Compétences requises pour les ------------------------------------------------- Statistiques descriptives ------------------------------------------------- Chap.1 – Présentation des données * Savoir identifier, pour une étude donnée, la population concernée, les unités statistiques, le (ou les) caractère(s) étudié(s) et surtout, le type de chaque caractère (qualitatif ou quantitatif discret ou quantitatif continu). * Savoir représenter

situations précises. Par cette méthode, il est possible d’obtenir des données concluantes qui répondront aux questions nécessaires à la détermination d’un plan d’action. • La recherche causale permet de déterminer les relations de cause à effet entre les variables. En général, ce type de recherche est précédé d’une recherche exploratoire et d’une recherche descriptive. 6 Le procédé de recherche en marketing • Une recherche en marketing doit respecter deux critères, à savoir : – La fiabilité des données

probabilité d’obtenir 6 lors d’un lancer est égale à 1 3 . Les résultats seront donnés sous forme de fractions irréductibles. 1. On lance le dé bien équilibré trois fois de suite et on désigne par X la variable aléatoire donnant le nombre de 6 obtenus. a. Quelle loi de probabilité suit la variable aléatoire X ? b. Quelle est son espérance ? c. Calculer P(X = 2). 2. On choisit au hasard l’un des deux dés, les choix étant équiprobables. Et on lance le dé choisi trois fois de suite. On considère

statistiques) que l’on souhaite étudier. ECHANTILLON Un échantillon est la partie de la population qui a été choisie pour conduire l’étude. VARIABLE STATISTIQUE ou CARACTERE Une variable statistique (VS) est une application qui à chaque individu de la population associe une valeur. MODALITES Les modalités sont les différentes valeurs que peut prendre une variable statistique. Méthodes Quantitatives Descriptives Chap 1-10 Tests d’hypothèses ex. Test si le poids moyen dans la population est supérieur

Exercice 1 ( 11 points) Un gérant de station service note durant une semaine, les quantités q en litre, de SP 98 prises par ses clients. Il obtient : |q en litres |[15 ; 20[ |[20 ; 25[ |[25 ; 30[ |[30 ; 35[ |[35 ; 40[ |[40 ; 45[ | |Nombre de clients |12 |36 |51 |61 |30 |10 | |Effectifs cumulés croissants

1 Annexe 9 (Recto) |FORME PONCTUELLE | | | |Fiche BILAN n° 3 | |

poudre (si je regarde la grande boîte) ? En revanche, en calculant l’indice, on obtient : 100 × 6,90/6 = 115 2. Définition Soit X une variable quantitative. Soit xt la valeur prise par la variable X à la situation t et x0 la valeur prise par la variable X à la situation 0. On appelle indice simple (ou élémentaire) de la variable X à la situation t par rapport à la situation 0, et on note I(X)t/0 le rapport défini par I(X)t/o = 100.xt xo La situation 0 est dite de base ou de

pour que, à l’issue de ces deux opérations, les deux urnes aient la même composition ? 2. Les urnes ont la composition donnée au début de l’exercice. On tire simultanément trois pièces de l’urne A ; ces pièces sont ensuite placées dans B. Soit X la variable aléatoire qui prend pour valeur le nombre de pièces en cuivre contenues dans B à l’issue de ces opérations. a. Montrer que la valeur minimale prise par X est 5. b. Déterminer la loi de probabilité de X . c. Calculer l’espérance mathématique de X

alors X la variable al´eatoire ´egale au nombre total de succ`es. La loi de probabilit´e de X est appel´ee loi binomiale de param`etres n et p, et not´ee B(n, p). Exemple 2 : on lance 5 fois de suite un d´e. X est alors le nombre de r´eussites, c’est-`a-dire le nombre de 6 obtenus. Calculer P(X = 0) et P(X = 3). Compl´eter la loi de probabilit´e de X : xi 0 1 2 3 4 5 P(X = xi) 1.2 D´efinition et propri´et´es de la loi binomiale D´efinition 1 Soit n 2 N, p 2 [−1; 1] et X une variable al´eatoire