Moyen Atlas

premières dont il a besoin d’une compagnie A, 30% d’une compagnie B et le reste d’une compagnie C. D’après l’expérience passée, il est reconnu que 90% du matériel provenant de la compagnie A peut être considéré d’excellente qualité, 5% de qualité moyenne et 5% de piètre qualité. Pour le matériel provenant de la compagnie B, ces pourcentages sont respectivement de 80%, 10% et 10%, tandis que pour celui provenant de la compagnie C, ils sont respectivement de 70%, 10% et 20%. Dans l’entrepôt de ce

commodité). Echantillonnage selon le jugement. Echantillonnage boule de neige. 4. Distribution d’échantillonnage. 4.1. Distribution d’échantillonnage de la moyenne. 4.2. Distribution d’échantillonnage de la variance. 4.3. Distribution d’échantillonnage de la fréquence. 4.4. Distribution d’échantillonnage de la différence des moyennes. 5. Synthèse. [ Page 1 sur 20 ] 1. Introduction : L'étude de propriétés caractéristiques d'un ensemble, quand on ne dispose pas encore de données, nécessite

D´efinitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1.2 Les probl`emes ` a r´esoudre . . . . . . . . . . . . . 2.1.3 Echantillon, r´ealisation d’´echantillon, statistiques 2.2 Quelques statistiques classiques . . . . . . . . . . . . . . 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 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

x i [ 1200 ; 1300 [ 30 [ 1300 ; 1400 [ 50 [ 1400 ; 1500 [ 70 [ 1500 ; 1600 [ 30 [ 1600 ; 1700 [ 20 ECC Total 1. Compléter le tableau ci – dessus. ( Aucune justification n'est attendue. ) 2. Calculer la durée moyenne de fonctionnement. ( On pourra utiliser la dernière colonne du tableau. ) 3. Déterminer la classe médiane. 4. a. Tracer le polygone ( ou courbe ) des effectifs cumulés croissants dans un repère, de l'ANNEXE 2. Unités : en abscisse 3cm pour 100

1. Bases de la Résistance Des Matériaux (RDM) Une poutre est un solide dont l’une des dimensions est grande devant les 2 autres ( L >> a , b). Une poutre est générée par une surface dont le centre de gravité décrit une courbe appelée fibre moyenne de grande longueur devant a et b. Elle est schématisée par un milieu curviligne. G (s) τ S G (s0) Partie droite s > s 0 Partie gauche s < s 0 coupure R    Torseur des efforts intérieurs en G(s0): {T}=   Efforts exercés

centrage et on trouve tout de suite qu'il s'agit là de la population 6. Pour le couple 25 / 7.9 , la population associée est la 1. C'est une population qui a son caractère un peu plus étalé, mais qui est surtout bien centré. En regardant la moyenne, on trouve donc tout de suite qu'il s'agit de la population 1. Pour le couple 40 / 3 , la population associée est la 4. Même raisonnement que pour le deuxième couple, c'est à dire que c'est une population avec un caractère peu étalé mais avec

descriptives et inférentielles. Les statistiques descriptives servent à résumer ou situation ainsi qu’à la simplifier. Les pourcentages, comme la moyenne, ainsi que les techniques graphiques qui permettent de présenter les résultats plus tape-à-l’œil, sont tous des exemples de statistiques descriptives. Le plus grand défaut de cette statistique est la perte. Oui la moyenne peut donner une vision globale de l’assistance à chaque parties des Yankees au Yankee Stadium, mais il reste impossible à savoir combien

vitesse instantanée du centre d’inertie G de la bille à la date t= 0,033s. Formule : N.B. On rappelle que l’on peut évaluer la vitesse instantanée v(ti) d’un point d’un mobile à la date ti en calculant sa vitesse moyenne entre deux dates ti-1 et ti+1 aussi proches que possible et encadrant la date ti 2. Compléter la colonne (« Etirer la formule ») II-4 ) Evaluation de v(t)2 1. Sur la feuille « Excel » créer une nouvelle colonne intitulée

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.1 loi normale activité la répartition des notes à un examen est approximée par la courbe en cloche caractéristique d’une loi normale ci dessous. On a déterminé qu’une loi normale de moyenne m = 10 et d’écart type σ = 3 convenait. 0.14 0.13 0.12 0.11 0.10 0.09 0.08 0.07 0.06 0.05 0.04 0.03 0.02 0.01 note 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 On dit que la note l’examen est relativement bien approchée par une

fonction textbackground, permet d’afficher en arrière plan la couleur gris foncé. /** * calcul de la luminosité (moyenne des valeurs) */ fonction calculLuminosite(image[0..N-1,0..N-1]:entier) : réel val : réel debut val <-- 0 pour x de 0 à N-1 pour y de 0 à N-1 val ß val + image[x,y] finpour finpour val ß val / N*N retourner val fin Le calcul de la luminosité est un simple calcul de moyenne : il suffit de faire la somme des valeurs et, au final, de diviser cette somme par le nombre de valeurs. /** *