Forme normale

en rappelle le principe général. Une ou plusieurs grandeurs pour lesquelles on dispose d'observations sont supposées suivre un certain modèle, dit modèle de base ou alternatif et noté Ha (par exemple la taille d'un adulte est modélisée par une loi normale).  On veut tester une hypothèse plus particulière, dite hypothèse H0, inspirée par la réflexion ou l'examen des données (par exemple la taille moyenne des hommes et celle des femmes sont-elles égales ?)  Pour ce faire, on détermine une certaine

• Histogramme • Mesures de la tendance centrale (moyenne, mediane, mode) • Indices de dispersion (etendue, variance, ecart-type) • Boite à moustaches • Forme (indice d’symétrie ) • Distribution normale (symétrique) Mesures de la tendance centrale : • La tendance centrale est une mesure qui indique où se trouve la majeure partie des données ou scores d’une distributions. Mesure qui représente le score typique

loi normale e 4.1 Loi d’une variable al´atoire continue . . . . . . . . . . . . . e 4.1.1 D´finitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 4.1.2 Probl´matique de la notion de loi dans le cas continu e 4.1.3 Fonction de r´partition et loi ` densit´ . . . . . . . . e a e 4.2 La loi normale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.1 Loi normale centr´e r´duite N (0, 1) . . . . . . . . . e e 4.2.2 Loi normale g´n´rale N (µ, σ) . . . . . . . . . . . . . e e 4.3 La Loi normale comme

appelle d’abord les traders pour leur avertir qu’ils ont ou qu’ils vont atteindre leurs limites. S’ils les dépassent, il va les voir pour comprendre le dépassement et exiger du trader qu’il corrige son dépassement et rétablisse la situation à la normale. Lorsqu’il n’est pas en discussion avec les traders, il les aide en fournissant les fameux Profit and Loss (P&L). Il les calcule ou recalcule grâce à des modèles mathématiques. Les mots-clés Ces mots sont très souvent employés dans le métier

couple et que 23,3 % sont célibataires. 32 © 2010 Pearson France – Analyse de données avec SPSS®, 2e éd. – Manu Carricano, Fanny Poujol, Laurent Bertrandias Livre_7490.indb 32 21/10/10 15:40 Ces résultats peuvent également être visualisés sous forme de graphiques (diagrammes en bâtons, en secteurs), dans lesquels les surfaces associées aux différentes modalités sont proportionnelles à leur fréquence, exprimée en valeur ou en pourcentage, comme le montre la figure 2.3. Chapitre 2 Décrire les données

changement de variable suivant : . a. Recopier le tableau ci-dessus et compléter la dernière ligne. b. A l’aide de la calculatrice, déterminer un ajustement affine de en fonction de par la méthode des moindres carrés. c. Montrer, à partir de cette forme affine, qu’une approximation de la population, exprimée en millions d’habitants, est, en fonction du rang de l’année : d. Faire un tracé représentatif de cette fonction sur le graphique de la première question. e. En utilisant cet ajustement, calculer

Précisez l’échelle de mesure associée à chaque variable. (4 points) 3 . Dépouillez les données des questions Q2 et Q4. Utilisez la fonction d’Excel nommée « Fréquence » pour effectuer ce dépouillement. Présentez et résumez les résultats sous forme de tableaux (fréquences absolues et pourcentages). (3 points) 4 . Présentez les résultats de la question Q4 à l’aide d’un diagramme circulaire. Interprétez ce diagramme. (2 points) 5 . Analysez la catégorie d’âge des étudiants (Q8) qui achètent

densité. Loi à densité sur un intervalle. Loi Uniforme sur [ ; ]. Espérance d’une variable aléatoire suivant une loi uniforme. Lois Exponentielles. Espérance d’une variable aléatoire suivant une loi exponentielle. Loi Normale centrée réduite, Théorème de Moivre-Laplace (admis). Loi Normale ( , ). CAPACITES ATTENDUES • Construire un arbre pondéré en lien avec une situation donnée. • Exploiter la lecture d’un arbre pondéré pour déterminer des probabilités. • Calculer la probabilité d’un événement connaissant

On suppose dans cette partie que l’élève utilise le vélo pour se rendre à son lycée. Lorsqu’il utilise le vélo, on modélise son temps de parcours, exprimé en minutes, entre son domicile et son lycée par une variable aléatoire T qui suit le loi normale d’espérance µ = 17 et d’écart-type σ = 1,2. 1. Déterminer la probabilité que l’élève mette entre 15 et 20 minutes pour se rendre à son lycée. 2. Il part de son domicile à vélo à 7 h 40. Quelle est la probabilité qu’il soit en retard au lycée

10 jours nécessitera 1,5 écart type, et une moyenne mobile à 50 jours, 2,5 écarts types. Une grande partie de l'analyse de John Bollinger se porte sur la corrélation entre l'évolution d'un cours boursier avec une loi dite normale. Tout phénomène qui évolue selon une loi normale voit tous ses éléments se situer à 95% dans une enveloppe comprise entre deux écarts types. Si l'évolution des cours boursiers suit le même schéma, on sait par avance qu'il y a 95% de chance que l'évènement (le cours) se