Matrice normale

de maximum 5%. Dans le cas d’un échantillon on parle souvent d’intervalles (les deux bornes, bornes inférieur borne supérieur) De plus toute population étudiée suit une loi normale. Application : on vous demande de faire une étude avec un intervalle de confiance de 95% sachant que la population étudié suit une loi normale trouver la ou les variables centrés réduites qui corresponde Puisque c’est symétrique la marge d’erreur est divisé par 2. 95% + 2,5% = 97,5 on cherche sur le tableau 0,975

toute la population, retrouve une moyenne égale à 1,70m. 2. Distribution d’échantillonnage de la moyenne III. Distribution de la fréquence 1. Exemple 2. Distribution d’échantillonnage de la fréquence IV. Lois de référence 1. La loi normale Ne pas hésiter à faire un graphique pour faciliter les calculs. Déterminer, à l’aide d’Excel, les probabilités suivantes : 1) Si X suit une loi N (0;1) calculer : Quelle est la probabilité que je choisisse un jour où la température était

toute autre valeur de x µ = (a+b)/2 2 = 〖(b-a)〗^2/12 Fonction de densité de probabilité normale f(x) =1/("" √2) e^(-〖(x-µ)〗^2/2) et P[x≤n]=P[x=0]+P[x=1]+…+P[x=n] et P[x≥n]=1-{P[x=0]+P[x=1]+…+P[x=n-1]} L’approximation de la loi binomiale par la loi normale peut être faite lorsque n>20 si np≥5 et n(1-p)≥5 en associant un intervalle de +/- 0.5 aux valeurs de x. Loi normale centrée réduite z = (x-µ)/ Attention : valeurs des tables = probabilité entre µ=0 et z

qui est la valeure de reference pour une loi normal, on peut donc parler d’excès de kurtosis et la distribution est dite ici leptokurtic, ce qui se traduit concrètement par une plus forte occurrence des valeurs extremes, remettant en cause l’idée meme d’une loi de distribution normale pour notre série. Coefficient skewness : ce coefficient représente un indicateur d’assymétrie de notre distribution, qui prend une valeur nulle pour une loi normale. Il vaut ici -0.70 et est donc largement éloignée

Quantite_Commandee, Nom_Categorie_Pdts) R4 : CATEGORIES_PRODUITS (Nom_Categorie_Pdts) Nous allons maintenant analyser ce modèle relationnel, qui à ce stade n’est que provisoire, il va falloir au final qu’il soit de 3 FN, de 3° forme normale/ On va analyser relation par relation, et vérifier que chaque relation est de 3 FN 1° Analysons R1 CLIENTS (Nom_Client, Adresse_Client) 1° FN : 2 principes sont à respecter : 1°) PRINCIPE D’ATOMICITE DES ATTRIBUTS : tout attribut de cette

exclusifs : 2 évènements opposés : o Quand A et B ne sont pas exclusifs : Tous les évènements possibles B A A A et B o o Probabilité que A se produise sachant que B se produise : A et B sont indépendant si Statistiques inductives Loi Normale avec : moyenne et Utilisation des tables :   X : n’importe quelle variable : variable centrée réduite telle que et : écart-type 2 Une valeur centrée réduite est nulle si elle est à la moyenne. Quand on a une valeur négative : Intervalle où

suit une e distribution normale d’esp´rance 100 et d’´cart-type 25 e e 3. La d´cision financi`re en situation de risque e e • Etablir la distribution: approche objective vs. subjective • Objective: s´ries temporelles ⇒ distribution de fr´quence ⇒ e e distribution de probabilit´ e • Exemple: 50 observations du rendement mensuel rM d’une action rM -2% 0% 2% 4% 6% 2% fr´q. e 5 10 20 10 5 50 ⇒ prob. 0.1 0.2 0.4 0.2 0.1 1 • Exemple: Les rendements suivent une loi normale N (0.02, 0.00048) ⇒

suit une loi normale ( NF X06-050 ) - La Droite de Henry, - Méthode du Khi-Deux ( χ² ). TGM Productique - Lycée Benjamin FRANKLIN Orléans D:\GM\SPC\Manuel\SPC Généralités Version 2 du 12/03/2001 Page 6/13 MATHIEU J-C 12/03/2004, 10:42 Page : 6 Initiation au contrôle statistique du processus de fabrication ( Méthode SPC ) 2-2-2 - Comparaison entre la dispersion et l'intervalle de tolérance de fabrication Lors d'une fabrication, il faut tenir compte de la Dispersion normale du processus

1997 et auteurs de la formule de Black-Scholes-Merton. Se fondant notamment sur les corrélations statistiques observées dans le passé dans les mouvements de taux d’intérêt, LTCM paria plusieurs centaines de milliards de dollars sur un retour à la normale des taux obligataires après la crise asiatique de 1997. Survint alors l’« événement rare » : à la fin de l’été 1998, la défaillance de la Russie provoque un nouveau choc sur les marchés obligataires. Les taux d’intérêt se déplacent à l’exact opposé

puisque en vertu de l’approximation normale, [pic]fluctue autour de µ. On essaie donc de construire un intervalle d’estimation autour de [pic]qui a des chances d’encadrer µ. 1 Estimation par intervalle de la moyenne d’une population : cas de grands échantillons A σ connu Lorsque la taille de l’échantillon est suffisante, c'est-à-dire n ≥ 30, le théorème central limite pourra être appliqué à la distribution de[pic], et elle suivra une loi normale Nous allons montrer comment