Distribution variable

Il est facile de représenter graphiquement la répartition des observations suivant une variable qualitative, ordinale ou quantitative codée par valeurs entières. Il existe de nombreuses méthodes, disponibles sur la plupart des tableurs comme Excel, et les erreurs sont dues fréquemment à des choix malheureux. 1.1 Généralités. Diagrammes de base. Dans le cas général des données qualitatives, la variable qualitative est constituée de « modalités » dont le codage peut être effectué par des caractères

Les paramètres de positions (mode, médiane, moyenne) permettent de savoir autour de quelles valeurs se situent les valeurs d’une variable statistiques. Le mode, noté Mo, est la modalité qui admet la plus grande fréquence. Donc la mode est 3 achats le premier jour. La médiane est un nombre qui divise en deux parties l'échantillon, la population ou la distribution de probabilités tel que chaque partie contient le même nombre de valeurs. Donc 400/2= 200. La médiane est 2 achats le premier jour

14 questions 45 minutes Louis-Victorien VEILLARD Pierre CARO Arthur BATTUT Question 1 : Tests de probabilités : ADE Dans cet exercice, nous nous intéressons au nombre de véhicules croisés par kilomètre. Il s’agit donc d’une variable aléatoire ou nous recherchons un nombre dans une distance fixée. D’autre part, ces évènements se produisent indépendamment de la distance parcourue depuis l’évènement précédent. C’est donc bien une loi de Poisson. Item A vrai, B faux. De plus,

d’équilibre et son pouvoir informatif. Les modèles à information hétérogène Dans ces modèles, chaque investisseur i reçoit une information plus ou moins précise sur le prix futur des actifs risqués. Concrètement, il observe la réalisation d’une variable aléatoire yi corrélée avec le revenu futur du titre risqué. Le niveau de précision de l’information peut varier ou être constant à travers les investisseurs. Le précurseur dans ce domaine a été Grosmann (1976). L’objet de son papier est de montrer

d’intensité lumineuse donc l’intensité lumineuse sera moins grande. Identification des variables : Variable indépendante et ses valeurs : La variable indépendante est la distance, en cm, entre la source de lumière et le capteur d’intensité lumineuse. Les distances entre la source de lumière et le luxmètre seront : 10cm, 20cm, 30cm, 40cm, 50cm, 60cm, 70cm, 80cm, 90cm. Variable dépendante : La variable dépendante est l’intensité de lumière en W/m2.. Élaboration d’un protocole : Matériel :

bouchon de caoutchouc. En utilisant la formule Fc= , on a trouvé que v=. En utilisant les mesures de la force moyenne trouvé a l`aide de Data Logger Pro et le rayon et la masse, nous avons pu calculer la vitesse. Variables : variable dépendante; la force centripète; ±0,001 Variable indépendante; le temps; ±0,01 Tableau des résultats : Force centripète (N) Rayon (m) Masse du bouchon (g) Vitesse (m/s) ±0,001N ±0,0005m ±0,01g 0,001m/s 1 0,767 0,300 19,70 0,109 2 1,329 0,300

b1x1 +b2x2 + b3x3+ … + bnxn + e Variable « y » à expliquer : la part de marché de SEI-Canada pour les logiciels de jeux au Canada (en %) ŷ = 102,046 + 0,236(pmlc) – 0,195(âge) – 0,866(prix) + 0,155(pub) + e Interprétation des paramètres de la régression : • b0 = 102,046. Il s’agit de la constante. C’est l’ordonnée à l’origine. Représente la part de marché de SEI-Canada pour les logiciels de jeux au Canada (en%) si l’ensemble des variables du modèle est mis à zéro. bo > 0 donc

0,50 0,30 0,10 0,01 R : Le coefficient de corrélation mesure la force de la relation entre deux variables. R2 ou R-Deux : Mesure la part expliquée de la variable dépendante par la variance de la variable indépendante. Exemple : Variable dépendante : Rendement Variable indépendante : Motivation. Si R2 est égale à 0,76 veut dire que 76% de la variance du rendement est expliquée par la variance de la motivation.     R R R R R R      = 0,70 0,69 0,49 0,29 0,09 0,00 Relation très forte

projection : approche géométrique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3 Représentations graphiques et aide à l’interprétation . . . . . . . . . . . . . . 3.3.1 Les individus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3.2 Les variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.4 Exemple . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.5 Propriétés asymptotiques des estimateurs de composantes principales . . . . . 3.6 ACP par

statistiques les plus accessibles (souvent biaisés) B- Les sondages par quotas Cette méthode consiste à respecter, dans la constitution de l’échantillon, certaines proportion de la population. Attention, pour qu’il fonctionne, il faut que les variables sur lesquelles sont fondées les quotas soient fortement reliées aux comportements étudiés. De plus, il existe trois problèmes fondamentaux : Quotas de qualité, mis à jour Possible biais de sélection opéré par le sondeur (homme interrogera plutôt