Kit car

Méthodes____________________________________________________________ 4 5.2.1 Méthode « au jugé » _________________________________________________________ 4 5.2.2 Méthode de Mayer___________________________________________________________ 4 5.2.3 Méthode des moindres carrés ___________________________________________________ 4 5.2.3.1 Principe _________________________________________________________________ 4 5.2.3.2 Détermination des coefficients ________________________________________________ 5 6 Coefficient

Ya= On obtient deux formules sous la forme Y= AX+B, on fait la deuxième – la première pour éliminer les B et on obtient A. Pour trouver B, on remplace par les valeurs B= Y-XA Et on obtient Y=AX+B Méthode des moindres carrés : Cette méthode est la plus pertinente car elle prend en compte toutes les valeurs de la série pour calculer le point moyen. En plus de xi et de yi, dans le tableau il faut faire une colonne et une autre . A= Puis B = Y-XA Méthode des totaux mobiles Le but

⇒X= 6 2 avec N = 6 Y= ∑y N j 12 + 13 + 15 + 19 + 21 + 22 ⇒ Y = 17 6 2) Nuage de points (voir figure) .Les cordonnées du point moyen G sont : G X ;Y ; G ( 3,5;17 ) 3) Calcul de la variance. Utilisons la méthode des moindres carrés : ( ) xi 1 2 3 4 5 6 yj 12 13 15 19 21 22 nij 1 1 1 1 1 1 nij .xi . y j 12 26 45 76 105 132 xi 2 1 4 9 16 25 36 y j2 144 169 225 361 441 484 V (X ) = ∑x 2 i N 35 ⇒V (X ) = 12 91  7  182 − 147 − X =

p(F ∩ D) + p(F ∩ G) + p(F ∩ C) = p D (F) × p(D) + p G (F) × p(G) + p C (F) × p(C) = 0, 146 × 0, 544 + 0, 278 × 0, 399 + 0, 03 × 0, 057 D’où p F (D) = p(F ∩ D) 0, 079 = p(F) 0, 192 0, 192 0, 411 5. Les événements D et F ne sont pas indépendants car : p(D ∩ F) = 0, 079 = p(D) × p(F) = 0, 544 × 0, 192 0, 104 2 Exercice no 3 8 points Le tableau ci-dessous indique les effectifs de population en France et en Allemagne du 1er janvier 2000 au 1er janvier 2009. Ces effectifs sont donnés en

d’entreprise constitue à lui seul le centre de décision aussi bien pour le fonctionnement interne de l’entreprise que pour les relations extérieures. Dans les grandes entreprises, au contraire, il y a nécessairement un grand nombre de centres de décision car il est impossible de prendre seul la totalité des décisions. Déléguer les pouvoirs devient donc nécessaire. Lorsque la délégation prend une importance telle qu’elle s’inscrit dans structures même de l’entreprise, on parlera alors de décentralisation

droite de tendance linéaire. 3/ Nous avons ensuite crée un autre graphique à l’aide du tableau des ventes observées représentant les variations saisonnières des 5 années. 4/ Afin de calculer les valeurs de la tendance par la méthode des moindres carrés, nous avons utilisé la fonction « TENDANCE » : La cellule B13 correspond aux ventes observées, pour le mois de janvier 2007 et la cellule B12 correspond, quant à elle, au rang du mois. 5/ Pour calculer les coefficients mensuels selon la méthode des

P(Y = 1|X = x) par une relation linéaire de la forme (Y |X = x) ∼ B(p(x)), E(Y |X = x) = p(x) = β0 + β1 x1 + . . . + βp xp = x′ β. Tout comme le modèle linéaire, l’estimation des paramètres peut s’effectuer par minimisation du critère des moindres carrés : n n i=1 (yi − pi ) = 2 i=1 (yi − β0 + β1 xi1 + . . . + βp xip )2 . Cette approche possède plusieurs inconvénients : – Remarquons tout d’abord que la variance de Y |X = x vaut p(x)(1 − p(x)). Contrairement au modèle linéaire traditionnel

(annexe 4), vous réaliserez un compte d’exploitation par module. 3. Prévoyez les ventes des deux modules dégageant la plus grande part du chiffre d’affaires du rayon pour les années 2009 à 2012. Pour cela vous utiliserez la méthode des moindres carrés et les données fournies en annexe 5. 4. À l’aide des résultats des questions précédentes, de l’analyse des documents et d’autres calculs que vous jugerez nécessaires, réalisez un rapport structuré sur la situation économique de votre rayon, que

compte tous les facteurs pouvant expliquer la production de maïs mais qui ne sont pas introduits dans le modèle. En moyenne, un exploitant produit 57,59 tonnes de maïs par hectare. Question 2 : Estimons le modèle par la méthode des moindres carrés ordinaires (MCO) : Variables introduites/suppriméesa Modèle Variables introduites Variables supprimées Méthode 1 I, Q, E, F2, Fb . Entrée a. Variable dépendante : P b. Toutes variables requises saisies. Coefficientsa Modèle Coefficients

a. Pour cette question, les calculs pourront être effectués à l’aide de la calculatrice ; aucun détail n’est exigé à leur propos. Déterminer l’équation y = ax + b de la droite (D) d’ajustement affine de y en x, obtenue par la méthode des moindres carrés. Les coefficients a et b seront arrondis à l’entier le plus proche. b. Tracer la droite (D) dans le repère précédent. c. En utilisant l’ajustement affine précédent, estimer le nombre de visiteurs lors de la dixième semaine suivant la création du site