Moyenne pondérée

les ingrédients ou les étapes à suivre nécessaire afin de produire des jeux sérieux efficace. Par efficace, nous entendons un impact réel et positif sur l’éducation de l’apprenant, c’est-à-dire soit une augmentation des moyennes pondérées cumulatives pour un cours donné ou la moyenne générale de l’apprenant. Sur ce point, on peut dire que le but serait de créer des jeux où « le joueur progresse s’il utilise à bon escient les connaissances du domaine » (LABAT, NEY et SANCHEZ, 2011), ce qui semble de

manque d’assiduité. En effet, au vu de son bulletin scolaire, beaucoup d’absences sont visibles et notamment lors des contrôles. Néanmoins, il semble s’investir d’avantage dans les cours qui ont trait à la comptabilité. Dans cette matière, il a une moyenne générale de 16/20. Alex ne semble pas avoir de problème de comportement en classe. Il a arrêté son activité sportive (football) depuis peu, expliquant qu’il « n’arrivait plus à suivre ». Selon sa mère, une augmentation de poids importante serait

Représentation On représente les variables aléatoires discrètes sous forme d’histogramme ou de camembert grâce aux différentes fréquences b) Caractéristiques (1) La moyenne Soit n valeurs distinctes ou non de la variable. Si cette variable prend p valeurs distinctes (p”Q x1,…,xp , d’effectifs respectifs n1,…np alors la moyenne est donnée par : x = ∑ n ix i i=1 p (2) Propriété si pour tout i, on peut opérer un changement de variable affine du type : xi = aXi + b alors x = aX + b. (3)

passations de questionnaires post-compétition et d'un questionnaire générale, dans une période de 4 mois en saison régulière, pour deux équipes séniors de basket. Les résultats ont révélés d'une part qu'il n'y a pas de différence au niveau de la moyenne générale et d'autre part qu'un niveau d'intelligence émotionnelle est corrélé positivement à une meilleure gestion du stress perçu en compétition pour les variables étudiées. Les limites trop importantes de cette étude ne permettent pas de prendre

caractéristique produit ou paramètre fonctionnement, référence statistique (minimum 100 valeurs) caractéristique du processus (moyenne et dispersion) : référence englobe variations "naturelles" processus fabrication + contrôle. ECHANTILLONNAGE : pilotage du processus avec échantillon constitué de quelques prélèvements analysés : moyenne et dispersion résultats obtenus = moyenne et dispersion processus à instant considéré. COMPARAISON DE L’ECHANTILLON AVEC LA REFERENCE : si échantillon ne diffère pas

Introduction et notations 1.1 Approches temps/fréquences : un peu d’histoire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.1 Analyse harmonique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.2 Modèles autoregressifs et moyennes mobiles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.3 L’approche temporelle : concept de corrélation sérielle . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.4 L’équivalence entre les deux approches temps/fréquence . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Les développements

outils de modélisation modé Pour expliquer certaines variables à partir d’autres variables d’ Formation SMCS : Pratique de la statistique avec SPSS 14 Outils descriptifs Résumé numérique pour estimer des paramètres d’une distribution : moyenne, variance, médiane, quantiles, skewness, kurtosis, corrélation… Outils inférentiels Les outils inférentiels permettent de répondre aux questions que nous nous posons sur une population à partir d’un échantillon extrait de celle-ci La résistance

le vôtre. SERIES DE FOURIER PLAN Préambule historique I : Espace préhilbertion des fonctions 2π-périodiques 1) Produit scalaire, norme 2) Famille orthonormale 3) Coefficients de Fourier II : Développement en série de Fourier 1) Convergence en moyenne quadratique 2) Convergence normale 3) Convergence simple et uniforme 4) Cas des fonctions T–périodiques Annexe I : Quelques représentations graphiques Annexe II : Quelques sommes de séries Annexe III : localisation temps-fréquence et inégalité de

classification et segmentation telles que les analyses factorielles, les classifications, les analyses du voisin le plus proche et de fonction discriminante. En outre, SPSS Statistics Base offre une large variété d’algorithmes pour la comparaison des moyennes et des techniques prédictives telles que le test-t, l’analyse de la variance, la régression linéaire et la régression ordinale. Le module Statistiques avancées décrit les techniques souvent utilisées dans la recherche biomédicale et expérimentale

• la moyenne (arithmétique), éventuellement pondérée. • la médiane : M est insensible aux valeurs aberrantes, mais se prête moins bien aux calculs que la moyenne. • le mode dans le cas particulier d'une distribution unimodale. La comparaison de ces trois paramètres donne des indications sur la symétrie de la distribution. 6 Forme de la distribution Distribution symétrique : moyenne = médiane = mode Biais positif: mode < médiane < moyenne 2. Position Biais négatif: Moyenne < médiane