Moyen Mnémotechnique

| | |I (mA) | | | | | | | | |Rmoyen | |R (Ω) | | | | | | | | | | | Travail 3 Placer les points expérimentaux sur le graphique précédent. Que constatez-vous ? Conclure. Calcul 1 Pour chaque mesure, calculer le rapport [pic]. Faire la moyenne des valeurs trouvées. Compléter la ligne 3 du tableau. Calcul 2 Donner la valeur et le pourcentage d’incertitude du résistor d’après le code de couleur. Calculer l’intervalle d’incertitude du résistor d’après ce code de couleur.

__________________________________________________________ 5.2. Courbe d'efficacité 5.3. Action sur l'efficacité du contrôle 5.4. Carte de Contrôle de la Moyenne 5.4.1. Observations 5.4.2. Cartes de Contrôle Provisoires 5.4.3. Elaboration de la carte de contrôle aux limites élargies 5.4.4. Utilisation de la carte de contrôle de la moyenne 5.4.5. Application à un système de surveillance (KOMEG) 5.5. Carte de Contrôle de l'écart-type 5.5.1. Cas des Petits Echantillons 11 12 12 12 14 14 15 16

l’échelle de mesure. g) Construire le tableau de distribution. h) Construire le graphique approprié. * Faites tous les calculs à l’aide du tableau construit en g) i) Calculer et interpréter les trois mesures de tendance centrale (Moyenne, Mode et Médiane). Laquelle est la plus représentative ? j) Calculer et interpréter l’écart type. k) Que peut-on dire sur l’homogénéité des données ? Justifier mathématiquement votre réponse. l) Calculer l’étendue des données. m) Calculer

circulaire représentant les fréquences du tableau : [pic] 2. Moyennes, Etendue, Médiane et Quartiles ( La moyenne d'une série statistique est le quotient de la somme des ......................... par l'effectif .................. Ex 2 : Lors d’un contrôle de mathématiques on a relevé les notes sur 20 suivantes : 11 6 12 18 10 11 10 12 16 11 18 6 12 6 12 6 14 12 16 11 a. Calcule la moyenne. b. Complète le tableau  : |Note sur 20

partir de la cellule choisie ($A$10): Un premier tableau donne les statistiques de base: effectifs; somme des scores; moyenne et variance dans chaque condition expérimentale. Notons que ce sont les variances non biaisées qui sont données. Dans un second tableau, on trouve les résultats de l'analyse: Entre groupes=A; A l'intérieur=res; somme descarrés=sce; Degré de liberté=ddl; Moyenne des carrés = cm; Probabilité=p-value (seuil critique); valeur critique pour F = borne du domaine de rejet pour le

toutes réunies. Le marché mesure en volume : 6050,5 tonnes et en valeur : 338,3 millions de francs, la marque que nous allons principalement étudiée est la marque « Jump ». Tout d’abord au niveau des ventes en volume Jump se situe dans la moyenne avec 30,3 hectogrammes pour 100 ménages. En effet cette marque possède 9,9% des parts de marché en quantité ce qui la place au rang de 5e sur 11. La marque qui dispose de la plus grande part de marché en quantité est Balisto avec 30,5% de part de

présenté dans le tableau 2 ci-dessous. Tableau 2. Age des patients par sexe. Age par sexe Féminin Masculin TOTAL Effectif N Moyenne (ans) Ecart type (ans) Médiane (ans) Min (ans) Max (ans) L’age des patients est compris entre ……..et …..ans (entre ……. et ……. ans pour les femmes et entre …….et …..ans pour les hommes). L'âge moyen de l'échantillon étudié est égal à …. ans ( ………ans pour les femmes et …….. ans pour les hommes Tableau 4. Répartition des patients

recherché; c'est le vecteur présentant la plus grande dispersion des projections. Soit la matrice Xnxp; chaque ligne représente une observation. Chaque colonne représente une variable. On supposera chaque variable centrée, i.e. on a soustrait la moyenne de chaque variable au préalable. Ceci est fait de façon à faire coïncider le centre de gravité du nuage de points avec l'origine. Les projections des n observations sur le vecteur u1 sont données par: C=Xu1 (produit scalaire) La somme des carrés

construction des indices V.2 A. Indices synthétiques non pondérés Principe : établir une moyenne des indices simples calculés pour chaque produit. 1. Moyenne arithmétique k K 1 ∑ pi avec p k : prix du bien k au temps t et K : nombre total de biens. I = i i k K k = 1 p0 p i/0 Application à l'exemple : Itpt − 1 = 1 (1,25+ 1,5+ 1,1+ 1,05) = 1 / [4.(4,9)] = 1,225 ⇒ 122,5 (base 100). / 4 2. Moyenne géométrique des indices simples K pk K I =  ∏ ik   k = 1 p0    p i/0 1 Application à

Les techniques de prévision des ventes Moyennes mobiles centrées Contrôle de Gestion réduites 2 Les techniques de prévision des ventes - Moyennes mobiles centrées réduites Table des matières Le principe de la méthode des moyennes mobiles centrées réduites 3 Le principe de la méthode des moyennes mobiles centrées réduites.................................................................................................4 Généralité.......................................................