Distribution variable

quelconque Définitions Propriétés des intégrales convergentes Cas des fonctions positives Chapitre 5 Fonctions de n variables – Continuité 1 Graphe d’une fonction 104 104 Table des matières 2 Continuité d’une fonction de Rn dans R 3 Opérations sur les fonctions continues 4 Propriétés des fonctions continues Chapitre 6 Fonctions de n variables : calcul différentiel 1 Calcul différentiel d’ordre 1 2 Calcul différentiel d’ordre 2 Chapitre 7 Extremums

services Terminal Server Time out Terminal Server Création d’un groupe converted by Web2PDFConvert.com Création d'un nouveau groupe: défini par son nom (unique), défini sur le domaine local ou globalement, groupe de sécurité ou de distribution Résultat Menu contextuel associé à un groupe converted by Web2PDFConvert.com Propriétés générales d'un groupe Propriétés d'un groupe: Membres converted by Web2PDFConvert.com Propriétés d'un groupe: Groupes dont il est membre

Statistique descriptive unidimensionnelle 2.1 Cas d’une variable quantitative discr`te . . . . . . . . . . . . e 2.1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1.2 Pr´sentation des donn´es . . . . . . . . . . . . . . . . e e 2.1.3 Repr´sentations graphiques usuelles . . . . . . . . . . e 2.1.4 Notion de quantile et applications . . . . . . . . . . . 2.1.5 Caract´ristiques num´riques . . . . . . . . . . . . . . . e e 2.2 Cas d’une variable quantitative continue . . . . . . . . . . . . e

posées  Amortir les coûts de réalisation sur plusieurs commanditaires  ESGCI 13/10 5 Définition  Enquête baromètre ou tracking :  répétée dans le temps à intervalles réguliers  permet de réaliser de percevoir d’éventuelles variations des variables mesurées  les conditions méthodologiques mises en œuvre sont scrupuleusement les mêmes à chaque administration, mais les personnes interrogées varient.  Panel :  Investigation approfondie réalisée périodiquement pour plusieurs clients  Les interviewés

l'utilisation du modèle linéaire. Données qualitatives, Analyse tabulaire, Régression logistique, Régression linéaire La régression sur données qualitatives a d'abord été pratiquée dans des milieux scientifiques qui traitaient des données biologiques, variables quantitatives et qualitatives mélangées : démographie, écologie, épidémiologie. Préalablement à la régression, le modèle logistique mis au point par Verhulst l'a été dans le cadre de la démographie au 19e siècle et celui qui a inventé le terme logit

les cas de plusieurs mesures indépendantes, l’incertitude se calcule à l’aide de l’écart-type σ n -1 = ∑ (g i −g i n -1 ) 2 d’ordre n–1 (appelé encore écart type de l’échantillon). On prend alors 1 ∑ gi . n i Si la distribution des mesures suit une loi gaussienne, alors les observations montrent que σn–1 est un bon estimateur de l’incertitude pour un très grand nombre de mesures, mais on pratique très rarement 30 000 mesures !!! comme valeur de g, la moyenne des mesures

Proportionnellement à son importance dans la population, on calcule combien il faut d’individus au sein de l’échantillon pour représenter chaque strate 3. Dans chacune des strates, on choisit au hasard le nombre nécessaire d’individus Les variables de stratification doivent être simples à utiliser, facile à observer et étroitement reliées au thème de l’enquête. Avantage : Il est peu probable de choisir un échantillon absurde puisqu’on s’assure de la présence proportionnelle de tous les divers

financiers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149 1.1 La méthode de Monte Carlo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149 1.2 Simulation d’une loi uniforme sur [0, 1] . . . . . . . . . . . . . . . . . 150 1.3 Simulation des variables aléatoires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150 1.4 Simulation de processus stochastiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152 2 Quelques algorithmes utiles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155 2.1 Approximation de

normale) des fréquences empiriques d'apparition du Pile ... 2.2 Comportement des moyennes empiriques calculées sur les échantillons Théorème 1 Soit une population dont une caractéristique X suit une loi de moyenne m et d'écart-type σ. Soit Mn la variable aléatoire qui, à un échantillon de taille n prélevé dans cette population, associe la moyenne empirique de cette caractéristique dans cet échantillon. σ Alors, si n est assez grand, Mn suit une loi normale N m; √ . n Ce théroème est une reformulation

4/10 (D)P(N) = 7/50 (E) PN(V)=4/7 Concours ensea 2003 Dans une production de résistances on note p ∈]0,1[ la proportion de résistances défectueuses. On tire au hasard, indépendamment les unes des autres, n résistances. Les résultats sont les variables aléatoires indépendantes Xk pour 1≤k ≤n , où Xk vaut 1 si le k-ième tirage est défectueux et 0 s'il ne l'est pas. On a donc P({Xk =1})= p et P({Xk = 0})=q =1−p . On note Sn = X1 +...+ Xn le nombre total de résistances défectueuses du tirage.