Nuage d'Oort

Quand la température augmente énormément, l’évolution atmosphérique de chaude et turbulente, qui peut se dégrader en phénomènes orageux. Cela été comme hiver. [pic] CB : CUMULONIMBUS [pic] Eclairs C’est le nuage d’orage par excellence, le seul qui donne des éclairs. C’est celui qui possède la plus forte extension verticale (pouvant atteindre + de 18 kms). Ne pas s’en approcher à - de 5 NM Les instruments de bord sont sensibles à la game de

Le "nuage brun au-dessus de l'Asie" Origine de sa formation et conséquences sur le climat Au cours de l'hiver (de décembre à avril) un "nuage brun" aussi appelé « Asian brown cloud » stagne sur l'Asie du Sud et l'Océan Indien. Atteignant 3000 mètres d'épaisseur et recouvrant un superficie identique à celle des Etats-Unis (soit 7 fois celle de l'Inde) il est essentiellement composé de suie. Cette-dernière provient de la combustion pour 2/3 de la biomasse (charbon, fumier...) et pour 1/3 des

d'air possèdent des caractéristiques de gradient de température (différence de température entre deux altitudes) qui neutralisent le phénomène de la convection. Lorsque le vélivole trouve un thermique, généralement sous sa matérialisation (en fait un nuage appelé cumulus, de forme cotonneuse et à base plate), il se met à décrire des spirales et tente de trouver la meilleure zone de montée. Celle-ci l'élèvera jusqu'à ce qu'il rencontre la base des nuages (ou 500 pieds au-dessous aux États-Unis), dans

−1 1 2 0 1 2 f (x) g(x) 2. Sur une feuille de papier millim´tr´ (´chelle : 4 cm par unit´ en abscisses, 1 cm par unit´ en e e e e e ordonn´es), tracer en bleu le nuage de points associ´ aux valeurs de f (x) qui apparaissent dans e e le tableau pr´c´dent. De mˆme, tracer en vert le nuage de points associ´ aux valeurs de g(x) e e e e qui apparaissent dans le tableau pr´c´dent. e e Enfin, tracer en bleu la courbe lisse reliant les points bleus, que l’on notera Cf ; et

+81 J 25 65 0 +6 0 0 +36 Total 250 590 0 0 1250 586 2838 Moyenne = 25 = 59 Moyenne = et La forme générale du diagramme de régression du nuage de points est linéaire ; Peut-être (une chance sur deux) Eventuellement (50%) Probablement (+ de 50 %) logarithmique. Le nuage de points est faiblement dispersé par rapport à la courbe de régression ; c'est-à-dire forte corrélation. Fonction de régression : Méthode des moindres carrées : Cette méthode va

suivants : • r(X, Y ) = 1 si et seulement si les deux variables satisfont une relation affine du type Y = aX + b avec a > 0. • r(X, Y ) = −1 si et seulement si les deux variables satisfont une relation affine du type Y = aX + b avec a < 0. Lorsque le nuage des points (xi , yi ) est exactement situé sur une droite (cas idéal), on est dans la situation où r(X, Y ) = ±1. Lorsque r(X, Y ) est proche de ±1 (pour fixer les idées : |r(X, Y )| ≥ 0.8), alors il y a une liaison linéaire importante entre X et Y

| |Ouverture d’un menu. | | |Dans type standard, type de graphiques, choisir nuage de points | | |Dans sous type de graphiques sélectionner : nuages de points reliés par une courbe lissée. |[pic]

en arrière *** 1. Création du graphique - Nuage de points avec ligne droites 1.1 Ouvrez un classeur Excel. 1.2 Entrez les valeurs du Tableau I. Faites une colonne distincte pour l’incertitude. Attentions aux points et virgules! 1.3 Sélectionnez la surface du tableau contenant les données sans inclure les têtes de colonne. 1.3.1 Sélectionnez l’onglet Insertion de la barre d’outils. 1.3.2 Dans la section Graphiques recommandés, Sélectionnez le graphique Nuage de points avec lignes droites et marqueurs

+ εi = i + εi Si on considère le nuage de point suivant, effectuer une régression linéaire sur ce nuage consiste à le remplacer par une droite comme ci-dessous. Les points bleus sont les Yi et les points sur la droite sont les valeurs des Yest, Y estimés i, comme nous l’avons vu au chapitre précédent, les termes d’erreurs sont leur différence soit la distance verticale entre chaque point bleu et la droite. L’estimation sera d’autant meilleure que le nuage de points bleus est proche de la droite

Régressions curvilinéaires  Dans de nombreux problèmes, une relation nette apparaît entre les variables étudiées, mais cette relation n’est pas linéaire.  Il peut alors être utile de procéder à l'ajustement d'une courbe de régression au nuage de points observés.  Deux problèmes distincts se posent alors:  1. le choix de l'équation de la courbe (donc choix d'un certain type de fonction), 2. la détermination des paramètres intervenant dans cette équation. Il existe