K-moyennes

f=-(Fe/2):1:(Fe/2); for k = 1:length(f) Z(k)= sum(z.* exp(-2*j*pi*f(k)*t)); end plot(f,abs(Z)); pause % Passe bande [B,A]= butter(8,[f1*2/Fe-0.02,f1*2/Fe+0.02]); z1=filter(B,A,z); z1=z1.*(z1>0); % redressage [B,A]= butter(8,[f2*2/Fe-0.02,f2*2/Fe+0.02]); z2=filter(B,A,z); z2=z2.*(z2>0); % redressage % Passe bas [B,A]= butter(8,0.02); zb1=filter(B,A,z1); [B,A]= butter(8,0.02); zb2=filter(B,A,z2); % Transformée de Fourier des signaux filtrés f=-(Fe/2):1:(Fe/2); for k = 1:length(f) Z1(k)= sum(z1

CHAPITRE I LES DISTRIBUTIONS A UNE DIMENSION Une fois les données collectées et ordonnées, le plus souvent sous forme de tableau, les différentes caractéristiques calculables à partir de la distribution statistique permettent de résumer l’échantillon au moyen de paramètres aisément compréhensibles et opérationnels. Ces paramètres sont de différents types selon l’interprétation que l’on souhaite faire des données et selon les informations que l’on souhaite retirer de l’échantillon : - paramètres de tendance

statistique . . . . e 7.1.2 La d´marche statistique . . . . . . . . . . . . . . . . e 7.2 D´finitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 7.3 Estimation ponctuelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.3.1 Estimation de la moyenne . . . . . . . . . . . . . . . 7.3.2 Estimation de la variance . . . . . . . . . . . . . . . 7.4 Estimation par intervalle confiance . . . . . . . . . . . . . . 7.4.1 Etude de cas des ´chantillons de grande taille n ≥ 30 e 7.4.2 Etude de cas X ∼ N (m

d´crire les donn´es e ee e e ee e e ` l’aide de graphiques (histogramme, etc) et d’indicateurs statistiques ´l´mentaires a ee (moyenne, m´diane, variance, quartile). On pourra alors ´tudier, par exemple, les e e ventes des entreprises sur diff´rents sites suite ` l’introduction d’un nouveau produit, e a en donnant des r´ponses ` des questions de type “quelles sont les ventes moyennes?” e a ou “Est-ce que certains sites sont en retard sur d’autres?” Mais on peut aussi rechercher ` expliquer le ph´nom`ne

ignorer l’impact du vieillissement de la population avec les Baby Boomer, qui prenne une part relativement importante de la population. Selon le dernier rapport de statistique Canada « Perspectives démographiques du Québec et des régions »1, l’âge moyen passera de 41 ans en 2011, à 46 ans en 2061. Le défi démographique persistera, en raison de la hausse constante de l’espérance de vie, ainsi que la baisse du nombre d’enfants par ménage. Par contre, on nous annonce que le Québec ne connaitra pas une

de la variance. . . . . . . . . . . . e ´ 5.2.1 Echantillonnage pr´f´rentiel . . . . . ee 5.2.2 Variables de contrˆle . . . . . . . . . o 5.2.3 Variables antith´tiques. . . . . . . . . e 5.2.4 M´thode de stratification . . . . . . . e 5.2.5 Valeur moyenne ou conditionnement 5.3 Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

moustache nous indique six valeurs (minimum, 1er quartile, la moyenne, la médiane, le 3ieme quartile, le maximum) résumant les données de la variable Income.per.dependant du fichier credit.txt. Ici nous notons par ailleurs que nous observons des valeurs atypiques (aberrantes), qui rendent les résultats de l'estimation biaisés. Nous remarquons que la distribution de la boite à moustache n’est pas symétrique à cause du fait que la moyenne ne soit pas égale à la médiane, nous remarquons également qu’elle

= 2 x1200 x191 = 119 pièces 120 x0, 27 Exercice 2 : Sa = C.d + k .σ . d = 1200 x3 + 1, 645 x 4 x 3 = 312 pièces (1,645 issu de la loi normale pour un risque de 5%) 12 Ss = 1, 645 x 4 x 3 = 12 pièces Exercice 3 : Consommation moyenne mensuelle m = 7 pièces ; délai d = 2 mois Consommation moyenne M durant le délai d : M = 7 x 2 = 14 pièces. La table de la loi de Poisson donne pour M = λ = 14 et un risque de 2,5% une valeur de k = 22. Sa = 22 pièces. Sa = M + Ss Ss = Sa – M = 22 – 14 = 8 pièces

l'histogramme de chacune des variables ci­dessous et indiquez si elle est distribué normalement (répondez oui) ou si elle n'est pas distribuée normalement (répondez non) oui non CORR PVAL TEST SIGN VAR NORM UNIL QUAL CMOY http://ccir.efm.me/itw/answer/s/87hyf3p3c7/k/97k976gk1e 1/4 19/3/2015 Séance 3 de quanti CVAR CONT THEO KHID STUD LIN MLIN En utilisant les données codées de "S3 ­ Données mémoire.xlsx" et la matrice des coefficients de corrélation, indiquer les coefficients de corrélation des couples de variables ci­dessous

produise des pièces non conformes (hors de l'intervalle de tolérance). Les cartes de contrôle les plus utilisées sont les cartes de contrôle par mesure de la moyenne et de l'étendue. Ces cartes sont établies ensemble et interprétées ensemble. En effet, la distribution des dimensions fabriquées modélisée par une loi Normale est caractérisée par la moyenne et la dispersion (écart type). Sommaire[masquer] * 1 Maîtrise statistique des procédés (MSP ou SPC en anglais) et contrôle qualité * 2 La carte de