Le Diagramme De Corrélation

utilisés : 5 Chapitre I : La représentation graphique 6 I.Le diagramme en bâtons : 6 II.Le tuyau d’orgue : 7 III.Le diagramme : 7 IV.Le polygone des fréquences : 8 V.La courbe de cumulation (courbe des f cumulés) : 9 VI.Le diagramme polaire : 10 VII.Les graphiques à secteurs : 11 Chapitre II : LES PRANCIPALES CARACTERISTIQUES D’UN SERIE 13 INTRODUCTION 13 Chapitre III :Les Séries à double entrées : Régression Linéaire (Corrélation) 40 Chapitre IV : Analyse des séries chronologiques. 51 CHAPITRE

de manière fiable une nuisance olfactive. De plus, on perçoit souvent des mélanges de composés odorants, ce qui complique l’étude car des phénomènes de synergie ou d’inhibition sont mis en jeu [Thomas-Danguin, 1997]. Il n’existe donc pas de corrélation entre la grandeur de la sensation et les concentrations des molécules odorantes [2]. I -5- Les propriétés physico-chimiques des composés odoriférants:  La volatilité: une molécule odorante doit avoir une masse moléculaire moyenne (30 à 300)

variables normales centrées réduites (moyennes nulles et variances unitaires) X1 et X 2 . Figure 1 : Nuage de données hypothétiques dans un espace à 2 dimensions Chaque point représente un individu mesuré par rapport à X1 et X 2 , on voit bien une corrélation positive entre les 2 variables . La variance totale, V( X1 )+V( X 2 )=2, est partagée à peu près également entre X1 et X 2 . Analyse des données. L’analyse en composantes effectue une rotation rigide des axes pour obtenir deux nouveaux axes

ajoutent du « bruit » aux variables observées ; la mesure obtenue contient donc à la fois la « vraie valeur » de la mesure et le « bruit ». Lorsque l’on mesurera des corrélations ou des moyennes, par exemple, l’effet mesuré sera partiellement masqué par l’erreur de mesure, ce qui entraîne un affaiblissement de l’intensité des corrélations mesurées ou une moindre précision de la moyenne calculée. L’analyste doit donc s’interroger sur la qualité de l’instrument de mesure qu’il construit et met en œuvre

suivi Christophe CABERLON 10 METHODES DE RESOLUTION DE PROBLEMES ETAPES DU DEROULEMENT DE LA METHODE 3 - RECHERCHER LES CAUSES POSSIBLES : • Lister toutes les causes possibles. • Brain Storming • Classer les causes par nature. • Diagramme Causes - Effets • Méthode des 5M Christophe CABERLON 11 METHODES DE RESOLUTION DE PROBLEMES ETAPES DU DEROULEMENT DE LA METHODE 4 - VERIFIER LES CAUSES PRINCIPALES: • Estimer la (ou les) cause (s) principales. • Vote pondéré • Analyse

aussi le nombre cumulé de valeurs. Vous pouvez changer l’unité des feuilles en modifiant l’incrément. Graphique à Points ▪ Introduisez les valeurs dans C1 ▪ Choisir dans le menu: Graphique /Diagramme à points ▪ Dans variables: sélectionner le vecteur C1 Le diagramme à points permet de visualiser la distribution des données même dans le cas de nombreuses valeurs car un point peut représenter plusieurs valeurs Graphique en Barres ▪ Introduisez les noms des universités

statistique est nécessaire. I. La régression simple: 1) Représentation graphique des données : c 'est un diagramme de dispersion utile pour visualiser la forme de la tendance qui peut exister entre les deux variables ( le taux de bauxite utilisé dans la composition des engrais , l'évolution de la production de mais). Selon ce diagramme les points ont tendance à s'aligner selon une droite de pente positive.une liaison linéaire entre le taux de bauxite utilisé dans la composition

Total 1 1 1 A B C D E F G H 0,2304 0,2339 0,4631 0,4643 0,4655 0,4962 0,4975 0,5474 2) _____ % des personnes sont des hommes mariés. A B C D E F G H 0,2304 0,2339 0,4631 0,4643 0,4655 0,4962 0,4975 0,5474 12 2.2 Corrélation et droite des moindres carrés La deuxième partie de ce chapitre est une introduction au champ très vaste de la détermination et la quantification de la dépendance entre plusieurs variables qui nous intéressent. Quelques exemples  Trouver

.....................................................................12 2.4. Ajustement analytique par la méthode des moindres carrés........................................................................................12 2.4. Coefficient de corrélation linéaire...............................................................................................................................15 2.5. Autres ajustements...................................................................................

STATISTIQUE PREDICTIVE I- Chapitre 1 : corrélation et régression : Introduction. Problématique. Démarche méthodologique – CAS II- Chapitre 2 : fonction de régression : Méthode des moindres carrées. Régression linéaire. Régression non-linéaire. III- Chapitre 3 : le coefficient de corrélation : Définition. Coefficient de corrélation linéaire. Coefficient de corrélation généralisée. Atouts et limites de la méthode de régression-corrélation. IV- Etude de cas à remettre. Dans ce