Écart type

dits quartiles . Q3-Ql est dit écart interquartile. Déciles: Les nombres Di,D2, D9 F(Dl)=0,l ; F(D2)=0,2 ; ; F(D9)=0,9 sont dits déciles. Les centiles sont définis de la mêmes manière . tels que n J=I interpolation linéaire pour les données groupées . C'est une caractéristique qui n'est pas affectée par les valeurs extrêmes ; mais les observations doivent être ordonnées pour sa détermination. :J HM)-\ , F^Zfj _ > fj = v Elle déterminée par Variance et écart-tvne : On appelle variance le

probabilité de variable d’échantillonnage à partir de 2 échantillons prélevés dans 2 populations A. Loi de la différence de la moyenne lorsque les variances des populations sont connues B. La loi de différence de la moyenne d’échantillon lorsque les écart-types de population sont inconnus C. Loi du rapport des variances D. Loi de la différence de deux proportions d’échantillon P.027 P.028 P.028 P.028 P.028 P.030 P.031 P.031 P.032 P.032 P.032 P.032 P.033 P.034 P.034 P.036 Chapitre IV L’estimation

| |Moyenne estimée (X) |95 | |Ecart-type estimé[pic] |0,213 | On lit : [pic] ; Et on déduit :[pic] Calculez les caractéristiques de la population (moyenne, écart-type). Calcul de la moyenne [pic] = 94,95+94.70+95.35…….95.15+94.85+95.40 100 = 95,07 Calcul de l’écart type [pic] = √ ((94,95+94.70+95.35…….95.15+94.85+95.40)-95.07)²

Fabrication rôle 3 TYPE Classement : Y = 0 ou 1 Comptage : Y = 0, 1, 2, … Mesure : Y continue pièce Mesurage donnée : Y Bernouilli Binomiale Poisson gaussienne rôle des données rôle 1 rôle 2 rôle 3 Analyser le processus de mesurage : répétitivité ? reproductibilité ? Classer la pièce : conforme ? non conforme ? Analyser le processus de fabrication : stable ? capable ? Bernard CLÉMENT, PhD Évaluation processus mesure 3 TERMINOLOGIE JUSTESSE ( ou exactitude) : écart entre la mesure obtenue

Chapitre III Les sous programmes Durée : 12 Heures Type : Théorique et pratique I - Partie rappel I.1 Analyse modulaire : Pour résoudre un problème complexe, on peut procéder à une décomposition de ce dernier en sous problèmes. Ces derniers sont à leur tour décomposés selon le besoin. La décomposition s'arrête aux sous problèmes relativement simples à résoudre. On associe à chaque sous problème un module (un sous programme) assurant sa résolution. (Sources livre 2 TI – Chapitre

à un seul chiffre. ( ) ∑ o ( ) ( ) ( ) o ( ) ) o 2 variables aléatoires x et y, ( Z=aX+bY ( ) ( ) ( ) Moment d’ordre a ( ) ∑ ( ) 4. Variance o o o ( ) ∑ ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 2 variables aléatoires x et y, ( Z=aX+bY ( ) ( ) ( ) ) 5. Ecart type √ | | √ ( ) ( ) 3 – Deux exemples de variables aléatoires discrètes  Variables indicatrices On appelle variable indicatrice de l’évènement A, une variable aléatoire X qui associe à A la valeur 1 et à B la valeur 0. Si P(A)=succès, alors

moyenne ? Quantité Nb. cit. Fréq. val = 3 4 40,0% val = 4 2 20,0% val = 5 2 20,0% val = 6 1 10,0% TOTAL OBS. 10 100% Minimum = 3, Maximum = 6 Somme = 36 Moyenne = 4,00 Ecart-type = 1,12 La question est à réponse ouverte numérique. Les observations sont regroupées en 4 classes d'égale amplitude. La moyenne et l'écart-type sont calculés sans tenir compte des non-réponses. Question 4 : Tableau d'effectifs Pouvez-vous citer une marque de café ? --- Nb. cit. Carte noire 3 Jacque

reliant la rentabilité (attendue) d’un actif à son « risque » mesuré par l’écart-type de sa rentabilité. Il se calcule comme suite : − La comparaison des indices de SHARPE et de TREYNOR peut révéler des contradictions. Par exemple, il est possible qu’ils classent différemment les portefeuilles par ordre de performance. Voyez plutôt : Portefeuille P Portefeuille P’ Rentabilité moyenne 3,93 4,5 Bêta 1,13 0,8 Ecart-type 9,08 18 Taux sans risque 2,23 2,23 TREYNOR 1,5 2,8 SHARPE 0,19 0,12 Selon

c. Taille de l’échantillon * Pour une moyenne : si on étudie une population normalement distribué, la distribution d’échantillonnage suit aussi une loi normale. On pourra calculer la moyenne x au niveau de l’échantillon, l’écart type au niveau de l’échantillon sera égale à : : Dispersion estimée de la population mère. n : taille de l’échantillon On pourra déterminer des intervalles de confiance qui préciseront que la moyenne vraie de toute la population mère

| |[90 000 ; 100 000 [ |2 000 | 1. Calculer la durée de vie moyenne [pic] des compresseurs et l’écart-type σ de cette série statistique. (les résultats seront arrondis à l’unité) 2. Quel est le nombre de compresseurs qui appartient à l’intervalle [[pic]-σ ; [pic]+ σ [ . L’exprimer en pourcentage du nombre total de compresseurs. Exercice 2 Les