Moyenne pondérée

Statistique Re Descriptive Yves Till´e 15 d´ecembre 2010 2 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

un tableau proposé ci-après. S Effectifs E. cum. −4 5 −3 10 −2 16 −1 26 0 21 1 15 2 7 1. Compléter le tableau avec les effecfifs cumulés croissants. 2. Déterminer la médiane de cette série de valeurs, puis les quartiles. 3. Déterminer la moyenne de cette série de valeurs. 3/5 TSVP → DC 2014 Mathématiques 2nde 2013-2014 Exercice n°3 : Géométrie plane 6 pts Dans un repère orthonormé (unité : le centimètre), on considère les points A(6; 5), B(3; −1) et C (0; 2). La figure sur le papier

éléments sur lesquels s’appuyer pour contrôler la fiabilité d’une information publiée sur Internet ? Exercice : représentativité d’un échantillon Nous désirons déterminer la production moyenne de riz dans les fermes d’une région ravagée par une inondation, à partir d'un échantillon de 10 fermes. La production moyenne pour la population totale des 86 fermes, est de 0,75 tonnes par hectares (T/HA). Il est aussi connu que les fermes du sud produisent plus de riz que celles du nord. Nouschoisissonsdeconstruireunéchantilloncontenantautantdefermesdu

ordinale lorsque ses modalités son t ordonnées ( mais la distance entre catégories n'est pas représentée ) VARIABLES QUANTITATIVES (= NUMERIQUES ) La valeur associée à chaque individu est un nombre qui a valeur de mesure. ATTENTION : la différence,la moyenne doivent avoir un sens. Un numéro de département est nominal. TYPES DE VARIABLE NUMERIQUE Les variables discrètes,qui prennent des valeurs isolées ( souvent entières,mais pas forcément ) Les variables par intervalles ( ou par classes ou en escalier

 ECONOMETRIE REGRESSION LINEAIRE SIMPLE 1. Régression linéaire simple Maintenant on se place dans le cas général, on a plusieurs séries : La série X : X1 X2 …Xi ... Xn on note la moyenne de X=1/n* La série Y : Y1 Y2 …Yi ... Yn on note la moyenne de Y=1/n* La série des estimations Yest notée aussi = α + ß * X : 1 2 .. i .. n La série des résidus .ε: ε 1 ε 2 … ε i ... ε n Y = α +β *X + ε = + ε et pour tout i allant de 1 à n Yi

générales : rôle et missions CORD et CORG, juges, fréquence examens, Comité consultatif AMV, âge plancher 2ème Dan, etc. 2) Epreuves : note éliminatoire, stages, bonifications de points, voie compétition (combats),, Ki-hon 4ème et 5ème Dan, principe de la moyenne générale du 1er au 5ème Dan, etc. 3) Epreuves spécifiques disciplines associées et styles II- REGLES GENERALES 1) Règles générales du 1er au 3ème DAN 2) Règles générales des 4ème, 5ème et 6ème DAN 3) Dispositions particulières aux arbitres III-APERÇU

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