Moyen Mnémotechnique

2) Régression linéaire : 3) Estimation de la moyenne : Nous allons estimer la moyenne pour l’ensemble de la population grâce à la moyenne et la variance de l’échantillon avec son intervalle de confiance. Hypothèse : On supposera que les échantillons A et B sont indépendants. Tout d’abord, nous avons calculé pour chaque logement sa consommation moyenne par mètre carré. A partir de ces données, une moyenne globale est calculée puis une moyenne sur l’échantillon A et l’échantillon B. Les résultats

2 CCG102 Cours n°1 Trois niveaux de planification : 1.1. Le plan stratégique ⇒ Objectifs poursuivis par l’entreprise sur le long terme 1.2. Le plan opérationnel ⇒ programmation des moyens nécessaires à la réalisation des objectifs stratégiques sur le moyen terme responsabilités objectifs moyens - 1.3. Les budgets Le budget est la prévision chiffrée de tous les éléments correspondants à une exploitation donnée pour une période déterminée. 3 CCG102 Cours n°1 1.3.1. Les étapes

entreprises de l’indice place la totalité de ses titres en bourse. Désormais le pourcentage maximum attribuable à une société est fixé à 15% (ex : Total). Quelque soit l’indice il s’exprime en points et sous trois formes, une moyenne arithmétique (ex : Dow Jones), en moyenne pondérée, ou encore par le « flottant » (ex : CAC40). Ils servent de base à la « gestion indicielle » car l’appartenance à un indice augmente non seulement la notoriété d’une entreprise mais aussi la demande de titres qu’elle

Chapitre 6 : Statistiques I) Activités 1) Fréquences 2) Moyenne 3) Médiane Définition : La médiane Me d’une série statistique est la plus petite valeur du caractère telle qu’au moins 50 pour cent des termes de la série aient une valeur du caractère qui lui soit inférieure ou égale. II) Définitions 1) Statistiques Définition : La statistique a pour but d’étudier sur un ensemble appelé population constitué d’individus, une ou plusieurs propriétés appelées caractères

les statistiques : Les statistiques descriptives concernant les méthodes résumant l’information afin de la rendre plus intelligible, plus utile ou plus facilement communicable. Les méthodes que l’on utilise pour calculer les pourcentages et les moyennes ainsi que les techniques graphiques qui nous permettent de présenter des informations sous forme visuelle sont des exemples de statistiques descriptives. Cette branche des Statistiques peut également décrire la relation entre des variables, comme

quand je travaille sur une variable qualitative je calcule la proportion, (combien d'hommes, de femmes) c'est la fréquence d'apparition. Section 2 : variables dites de tendance centrale (moyenne, mode, médiane). La médiane c'est la valeur centrale qui répartir mon échantillon en 2 parts égales. La moyenne est sensible aux valeurs extrêmes. Le mode c'est la valeur qui apparaît le plus souvent. 5 indicateurs de dispersion qui vont permettre de voir si le groupe/échantillon est homogène ou hétérogène :

Sommaire Terminologie statistique 1 III CARACTERISTIQUE DE POSITION 2 Mode 2 1 cas d une variable discréte 2 2éme cas : cas d une variable continu 3 Médiane 3 Moyenne ARITHEMTIQUE PONDERE 4 IV CARACTERISTIQUE DE DISPERSION 5 Variante et l’écart-type 5 AJUSTEMENT ANALYTIQUE 6 I 1 ére Methode de Mayer 6 2éme Methode :Les moindres carrés 7 Corrélation Linéaire 7 LES PROBABILITES 9 I Notion de variable Aléatoire 9 II Lois de Probabilités 10 A Loi Binomiale 10 B

INFERENCE STATISTIQUE Estimation Ponctuelle : N : échantillon mère M : moyenne α : écart type n : échantillon X m : moyenne s : écart type P= fréquence Estimation ponctuelle : P (chapeau) = f Estimation de la moyenne : M (chapeau) = x (barre) Estimation de l’échantillon : σ (chapeau) = √ (n/ (n-1) * s Estimation par intervalle de confiance : Définition : Estimer un paramètre inconnu θ par un intervalle (a ; b) contenant θ avec une probabilité

mini d'un échantillon. L'écart type est également la racine carrée de la somme des différences au carré de chaque valeur par rapport à la moyenne de l'échantillon considéré. Le principe de la méthode consiste à faire en sorte que tous les éléments issus du processus étudié, soient compris dans un intervalle s'éloignant au maximum de 6 sigma par rapport à la moyenne générale des éléments issus de ce processus. En réduisant la variabilité des produits du processus, on réduit le risque de voir le produit

change rien au stockage des variables format short g 1. Entrer ces valeurs dans le vecteur x ; x=[17 8 12 15 6 11 9 18 16 10 13 19] 2. Calculer la longueur N de ce vecteur ; N=length(x) 3. Calculer la somme S des éléments ; S=sum(x) 4. Calculer la moyenne x = ¯ 1 N N i=1 xi ; xbarre=S/N % version pédestre xbarre=mean(x) % version rapide 5. Calculer l’écart-type σ = 1 N−1 N i=1 (xi − x)2 ; ¯ sigma=sqrt(sum((x-xbarre).^2)/(N-1)) % version pédestre sigma=std(x) % version rapide 6. Calculer