K-moyennes

dissymétriques. Réponse : A0 = 0. Fonction impaire, donc Am = 0. Enfin, Bm = Exercice 1 On considère le signal périodique ci-contre (figure 1) : 1.1) Quelle est la fréquence fondamentale? 1.2) Quelle est la valeur moyenne de ce signal ? 1.3) Calculer la valeur efficace de V (t). 1.4) Donner la décomposition en série de Fourier de V (t). 1.5) On veut reconstruire V (t) à l’aide des fonctions trouvées dans la décomposition en série de Fourier

8.3.2 Indicateurs de dispersion des valeurs 8.4 Reformulation de la moyenne et de la variance observées 8.4.1 Reformulation de la moyenne observée 8.4.2 Reformulation de la variance observée 8.5 Cas particulier d’une variable à deux modalités - Proportion 8.5.1 Expression de l’espérance mathématique de X 8.5.2 Expression de la variance de X 8.5.3 Interprétation de la moyenne observée 8.6 Conclusion : la variable aléatoire moyenne arithmétique Résumé du chapitre 2011 - 2012 Biostatistique - Carrat

. 2.2.1 La moyenne empirique et la variance empirique . ¯ et S 2 . . . 2.2.2 Lois de probabilit´e des statistiques X 2.2.3 Fr´equence empirique F . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 19 19 20 21 23 23 24 27 3 Estimation 3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2 G´en´eralit´es sur les estimateurs . . . . . . . 3.3 Estimation ponctuelle des param`etres usuels 3.3.1 Estimation de la moyenne . . . . . .

´ LOIS DE PROBABILITE USUELLES Dans cette note est faite une liste des lois de probabilit´ usuelles sur Ê — voire Ên — ou e sur une de ses sous-parties ainsi que quelques unes de leurs propri´t´s (moyenne, variance, ee fonction caract´ristique). Qualifier ces lois de probabilit´ d’usuelles signifie qu’elles doivent e e ˆtre connues de tous et non qu’elles seraient les seules qu’on puisse rencontrer dans un e probl`me, un exercice et surtout dans une situation concr`te. De nombreuses propri´t´s sont

calculer l’effectif total N, on réalise la somme de tous les effectifs en ligne et en colonne : effectif total = somme “double” des effectifs = N =∑ ∑ n ij = n 11 n 12 ... n1p n21  n 22 ... n2p ... n k1 n k2 ... n kp     i =1 j =1 k p Statistiques doubles Sommaire VI -STATISTIQUES DOUBLES...............................................................................1 1) Définition et tableau récapitulatif.....................................................................

........................................................ 4.3.2. Caractères quantitatifs continus ……………………………………11 5. Indicateurs numériques……………………………………………………….....12 5.1. Indicateurs de position………………………………………………………………….…12 5.1.1. La moyenne arithmétique………………..……………….………………..12 5.1.2. La médiane …………………………………………………………………………..13 5.1.3. Le mode ………………………………………………………………………………..15 5.1.4. Comparaison des indicateurs de position ……………………...16 5.2. Indicateurs de dispersion……………………………………………………………

en coordonnées cartésiennes .......................... Voiles dont la surface moyenne est un paraboloïde ................................ Voiles dont la surface moyenne est un conoïde ....................................... Théorie de la membrane en coordonnées curvilignes............................. Transformation d’un voile par affinité ....................................................... Voile dont la surface moyenne est un hyperboloïde à une nappe .......... Voiles de révolution ...........

l'on peut écrire sous la forme : θ = λ × (1 / a ) a y k x Il faut donc tracer la courbe θ = f(1/a) pour vérifier la relation précédente. Créer une nouvelle variable nommée "1|a" (le symbole / ne peut pas être utilisé comme nom de variable). Tracer θ = f(1/a) puis modéliser par une fonction linéaire. - coefficient de corrélation : r = 0,999 ≥ 0,99 donc le modèle obtenu est bien valide. - unité du coefficient k : θ = k.(1/a) donc [ k ] = [ θ.a ] = rad.m = m - en identifiant avec la relation

Cours de Statistique Descriptive Re Yves Till´e 18 janvier 2008 Objectif et moyens Objectifs du cours – – – Apprendre les principales techniques de statistique descriptive univari´ee et bivari´ee. ˆ Etre capable de mettre en oeuvre ces techniques de mani`ere appropri´ee dans un contexte donn´e. ˆ Etre capable d’utiliser les commandes de base du Language R. Pouvoir appliquer les techniques de statistiques descriptives au moyen du language R. – R´ef´erences Dodge Y.(2003), Premiers pas en statistique

 TP Codage de la parole 1. L'appareil phonatoire La parole est le moyen de communication privilégié entre les humains. Par sa richesse et son importance, le signal de parole est un exemple pour la mise en œuvre d’un grand nombre d’outils de traitement du signal. Parmi ces outils, on retrouve le codage de la parole. Ce domaine concerne la transmission et le stockage du signal vocal. C’est l’objet de notre TP. Objectif du TP L’objectif de ce TP est multiple et consistera à mettre