Coefficient de variation

lire un chiffre du tableau pris au hasard, pour cela:
 lire les intitulés des lignes et des colonnes;
 rechercher les unités (milliers, %, indices): s"il s"agit de pourcentages, se demander s"il s"agit de pourcentages de répartition ou de 
variation (lorsqu"il s"agit de pourcentage de répartition, il peut être important de vérifier 
si une colonne ou une ligne correspond à 100%); 
- s"il s"agit d"indices, il faut rechercher quelle est la base.
 étudier les marges du tableau, c"est à dire

Premiers pas : la régression linéaire Salaire et années d’étude Le meilleur résumé linéaire Pour chaque ind. ui = Salairei − β0 − β1 Etudesi Meilleur résumé linéaire des données : celui qui minimise l’erreur.  On cherche les valeurs des coefficients qui minimisent un critère portant sur l’erreur. ? Somme des ui ⇒ ui = Salairei − β1 ! | ui | = 0 si : (i) (ii) β1 = 0 Salairei − Nβ0 = 0 ⇔ β0 = Salairei = Salaire N Etudesi − Nβ0 Quel critère ?  Somme des Carrés des Résidus (SCR – Residual

l’ensemble des points de la série étudiée : il s’agit donc de la méthode la plus précise. C’est aussi la méthode la mieux appropriée lorsque les points sont peu alignés mais qu’une tendance se dégage. Cette droite a pour équation y = ax + b avec le coefficient directeur a de la droite, qui se calcule de la façon suivante : ? = ∑(? ? − �)(? ? − �)/∑(? ? − �) ? ? ? ? Pour déterminer b, on utilise le fait que le point moyen de la série appartient à cette droite. On peut donc écrire y = ax + b, ce

paramètres de dispersion • la prise en compte de la hausse des prix 2- La prévision des ventes • la méthode des moindres carrés • la méthode de calcul des coefficients saisonniers • le coefficient de corrélation linéaire Mots clés : mode, médiane, moyenne, variance, écart-type, méthode des moindres carrés, coefficient de corrélation 1-L’analyse des ventes • Les paramètres de position Ils permettent d’analyser une série de données (ex : connaître la moyenne du

Stock moyen Du coefficient de rotation et de la durée de la période étudiée (360 jours pour un an ; 30 jours pour un mois) Du stock initial et final Durée de la période/coefficient de rotation Jours • le stock d’alerte d’un CMUP après chaque entrée d’un CMUP en fin de période d’un coefficient de rotation (calculé à partir de volumes) d’un coût d’achat des marchandises vendues d’un coefficient de rotation (calculé à partir de valeurs HT) d’un coefficient de rotation (calculé

Stock moyen Du coefficient de rotation et de la durée de la période étudiée (360 jours pour un an ; 30 jours pour un mois) Du stock initial et final Durée de la période/coefficient de rotation Jours • le stock d’alerte d’un CMUP après chaque entrée d’un CMUP en fin de période d’un coefficient de rotation (calculé à partir de volumes) d’un coût d’achat des marchandises vendues d’un coefficient de rotation (calculé à partir de valeurs HT) d’un coefficient de rotation (calculé

Stock moyen Du coefficient de rotation et de la durée de la période étudiée (360 jours pour un an ; 30 jours pour un mois) Du stock initial et final Durée de la période/coefficient de rotation Jours • le stock d’alerte d’un CMUP après chaque entrée d’un CMUP en fin de période d’un coefficient de rotation (calculé à partir de volumes) d’un coût d’achat des marchandises vendues d’un coefficient de rotation (calculé à partir de valeurs HT) d’un coefficient de rotation (calculé

deuxième est en briques isolantes (e2, 2). La température Ti à l’intérieure du four est de 1650°C, la température de l’air ambiant Te est de 25°C. On supposera que les échanges côté four et côté extérieur s’effectuent par convection thermique de coefficients d’échange, hi et he , respectivement. 1- Calculer le flux de chaleur, par unité de surface, traversant le mur et les températures des faces intérieures et extérieures de ce mur. On donne : e1=20 cm e2=10 cm 1=1,38 W/m°C 2=0,17 W/m°C

corrélation est la plus forte. Le coefficient Section 2 de corrélation linéaire Le bonheur Manuel • p. 203 En observant les trois premiers nuages de points représentés dans l’énoncé de la situation, on remarque que le sens de la corrélation linéaire est positif et que le coefficient de corrélation qui leur est associé est, lui aussi, positif. Dans le quatrième nuage de points, le sens de la corrélation est négatif et il en est de même pour le coefficient de corrélation qui lui est associé

logUCOST (cout unitaire) est expliqué par le modèle, c'est-à-dire par le log de la production cumulé. Avec une aussi bonne qualité de modèle, on peut l’utiliser pour faire des prévisions précisent. -Puis le coefficients Coefficients(a) Modèle | | Coefficients non standardisés | Coefficients standardisés | t | Signification | | | B | Erreur standard | Bêta | | | 1 | (constante) | 1,004 | ,117 | | 8,555 | ,000 | | LOGCUMP | -,272 | ,015 | -,985 | -18,657 | ,000 | H0 : alpha0=0