Moyen Mnémotechnique

Cours de Statistique Descriptive Re Yves Till´e 18 janvier 2008 Objectif et moyens Objectifs du cours – – – Apprendre les principales techniques de statistique descriptive univari´ee et bivari´ee. ˆ Etre capable de mettre en oeuvre ces techniques de mani`ere appropri´ee dans un contexte donn´e. ˆ Etre capable d’utiliser les commandes de base du Language R. Pouvoir appliquer les techniques de statistiques descriptives au moyen du language R. – R´ef´erences Dodge Y.(2003), Premiers pas en statistique

d’attente en minutes par une variable aléatoire X qui suit une loi exponentielle de paramètre λ où λ est un réel strictement positif. 1 On rappelle que l’espérance mathématique de X est égale à . λ Une étude statistique a permis d’observer que le temps moyen d’attente pour obtenir une table est de 10 minutes. a. Déterminer la valeur de λ. b. Quelle est la probabilité qu’un client attende entre 10 et 20 minutes pour obtenir une table ? On arrondira à 10−4 . c. Un client attend depuis 10 minutes. Quelle

Loi normale On note X la variable aléatoire qui, à chaque pelle prélevée au hasard dans la flotte, associe le nombre de m3 de matériaux extraits pendant la première heure du chantier. On suppose que la variable aléatoire X suit la loi normale de moyenne 120 et d’écart-type 10. 1. Calculer p(110 X 130). 2. Calculer la probabilité que la pelle extraie moins de 100 m3 pendant la première heure de chantier. B. Loi de Poisson On note Y la variable aléatoire qui, à toute heure travaillée prise au hasard

diplômes), les notes moyennes annuelles (moyenne générale et d’EPS) et leur écart à la moyenne de la classe, les sanctions positives et négatives décernées par les conseils de classe (« Félicitations », « Avertissements », etc.), les « observations » récurrentes des enseignants et les absences. ENTRÉE DANS LE CLUB ET PRODUCTION D’UN ENGAGEMENT INTENSIF ■ La formation : quand le football devient une préoccupation centrale En entrant dans la structure de formation, soit en moyenne entre 13 et 14 ans

% m/m P2O5 = (9,1±0,1)% g. Calcul de la moyenne des pourcentages massiques P2O5 des autres équipes avec le détergent Sunlight Moyenne %m/m P2O5 = ∑ % m/m P2O5 des 6 équipes 6 Moyenne %m/m P2O5 = 8,77 % + 9,06% + 9,07% +9,1% + 9,3% + 10,5% 6 Moyenne %m/m P2O5 = 9,3 %

de la droite(valeur de Y pour x = 0) b : pente de la droite (variation moyenne de la valeur de Y pour une augmentation d’une unité de X) eᵢ : terme d’erreur associé à la iéme observation La régression simple Cette équation a donc deux coefficients a qui est une constante et qui s’interprète comme étant la valeur de y lorsque x = 0 b qui exprime la relation entre y et x et qui s’interprète comme étant le changement moyen de y lorsque x augmente d’une unité : La variable x est de type quantitatif

appropriés Tests Nominales Mode Secteur ordi Mode + Médiane Quartiles Diagrammes à batons Quanti Mode Médiane Moyenne Ecart type Variance Quartile Histogramme Boites à moustcahes Kurtosis Skewness Corrélation = lien 2 quanti / 2 ordi / 2 nomi Comparaison = 1 nomi, et on comapre des moyennes, des fréquences Testes paramétriques : compare des moyennes Teste Non paramètriques : compare des fréquences II. Tri croisé  2 variables non métriques KHI 2 V de cramer Pour faire

de Régression βj Une fois la première étape exécutée, ces coefficients vont pouvoir mesurer l’effet de Xj sur Y, net des autres régresseurs : effet ceteris paribus La constante, garantit que l’estimation de l’erreur (résidu) soit de moyenne nulle (« Woolridge », chapitre 3)26 6.3.2. Variance des 6.4. Paramètres estimés en SLR 6.4.1. Estimateur de la variance de l’erreur 6.4.2. Coefficient de Régression  6.4.3. Constante 7. Formulation Matricielle

avant l’origine. En utilisant directement la formule, nous obtenons : IV Echeance moyenne d’une suite d’annuités Soit n annuités constantes de valeur nominale a d’origine 0. En substituant cette suite de versement par un montant unique de valeur « na » à x périodes de l’origine, nous obtenons à l’origine, l’équation : Soit, Soit, Cette équation nous permet ainsi de déterminer l’échéance moyenne définie par x. V Annuités Variables a.Annuités en progression arithmétique *Valeur

qualité de représentation: items faiblement associés à une dimension -> suppression Conservation des items associés à une seule dimension Moyenne : Indice de tendance central qui Résume l'ensemble des données. Quand on ne sait rien sur une personne et que l'on doit faire une prédiction : On utilise un indice de tendance central et on utilise la moyenne quand l'échelle de mesure est une échelle d'intervalle ou de rapport. Ecart-type : Indice de dispersion Permet de savoir si les valeurs