Erreur quadratique moyenne

l’aversion pour le risque. Sont-elles positives ou négatives ? 3° Quelle est l’expression de l’aversion absolue pour le risque ? 4° L’aversion relative pour le risque est-elle constante ? Exercice 17 : Dominance stochastique et critère moyenne-variance Soient [pic] et [pic] les rendements de deux actions A et B. Les rendements suivent une distribution normale. Comparez les actions A ou B au sens des critères de dominance stochastique de premier ordre et de second ordre dans les trois

importante. On cherche dans ce cadre à retracer l’historique des jours fériés ainsi que leur répartition entre les jours de la semaine et les semestres. Les données révèlent que de 13 jours fériés en 1980, on en est actuellement à 14 jours fériés pour une moyenne de 14 au cours des trois dernières décennies; le minimum étant de 12 et le maximum de 17. Par ailleurs, à peine un jour férié sur cinq a lieu durant le weekend. On constate également que 62% des jours fériés surviennent vers la fin du mois, entre

IIIReprésentations graphiques : A- Variable qualitative B- Variable quantitative 1) Variable discrète 2) Variable classée 14 14 16 16 17 IVCaractéristiques de tendance centrale et de position : A- Mode B- Médiane C- Moyenne arithmétique D- Moyenne géométrique E- Moyenne harmonique F- Moyenne quadratique G- Quantiles 19 19 20 21 22 22 22 23 VCaractéristiques de dispersion : A- Étendue B- Intervalle inter-quartile C- Variance et écart-type D- Coefficient de variation 23 23 23 24 24 VILa concentration : A-

mesure des capacités 3- Charge décharge d’un condensateur 4- Vérification de la loi de Biot et Savart 5- Etude d’un transformateur 6- Détermination du champ magnétique terrestre 7- Pont de Wheatstone U TP chimie 2 (5 manipulations) (Choisir selon les moyens en place 3 sur 4 en thermodynamique, et 2 sur 3 en cinétique) Thermodynamique 1- Mesure de la capacité calorifique des liquides 2- Propriétés thermodynamiques de GP 3- Mesure du rapport des chaleurs massiques d’un gaz 4- Premier principe de la thermodynamique

valeurs Reformulation de la moyenne et de la variance expérimentales 4/159 Biostatistiques - Boisvieux, Golmard, Mallet & Morice 2001 - 2002 Sommaire 62 63 63 64 64 64 65 66 67 7.4.1 Reformulation de la moyenne expérimentale 7.4.2 Reformulation de la variance expérimentale 7.5 Cas particulier d’une variable à deux modalités - Proportion 7.5.1 Expression de la moyenne vraie de X 7.5.2 Expression de la variance vraie de X 7.5.3 Interprétation de la moyenne expérimentale 7.6 Conclusion

Dunod – La photocopie non autorisée est un délit. f (x) M. m 1 b−a b a 1 b−a b a f (x) dx Le nombre f (x) dx est la valeur moyenne de f sur [a,b]. Si a < b a b f (x)g(x) dx sup | f (x)| × x∈[a,b] a b |g(x)| dx . En particulier : b a f (x) dx |b − a| sup | f | . Analyse dans R • Inégalité de la moyenne : 41 13 Intégrales définies 3.6 Inégalité de Cauchy-Schwarz b a L'application : ( f,g) → f (x)g(x) dx définit un produit scalaire

. 97 5.5 Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 6 Convergence de suites de variables aléatoires 107 6.1 Convergence en probabilité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 6.2 Convergence en moyenne . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 6.3 Convergence presque sûre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 6.4 Convergence en loi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 6.5 Comparaison des modes de convergence

d'arguments d'entrée. On peut également utiliser nargout pour traiter le nombre d'arguments de sortie. Exemple 2: function [moyenne, ecart-type] = stat(x) % Si x est une matrice elle est traitée colonne par colonne % moyenne est le vecteur des moyennes % ecart-type est le vecteur des ecart-type. [m,n] = size(x); if m == 1 m = n; end moyenne = sum(x) / n; ecart-type = sqrt(sum(x.2)/m - moyenne.2); On peut facilement obtenir le listing d'un M-file en exécutant type file_name sur la ligne de commande MATLAB

123 125 125 126 127 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 Vibration des poutres et des barres 2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ´ ` 2.2 Equations de la dynamique des poutres droites a plan moyen . . . . ´ ` 2.2.1 Equilibre a partir du PPV . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ´ 2.2.2 Equations de Lagrange . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 Barre en extension . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ´ 2.3.1 Equations de

différences entre les individus considérés comme pauvres et ceux définis comme non pauvres. a) Une brève description des caractéristiques sociodémographiques des individus Notre étude comporte donc 25364 individus qui composent 10240 ménages, la moyenne de leur âge est de 35 ans environ. Plus de la moitié des enquêtés sont des femmes qui représentent 52,74% de la population contre 47,26% pour les hommes. Graphique 1 : Répartition de la population selon le nombre de personnes composant le ménage