R-Type

2 6.2.1 6.2.2 6.2.3 6.2.4 6.2.5 6.2.6 6.3 6.4 6.5 Variables aléatoires Définition d’une variable aléatoire Variables aléatoires finies Représentation d’une loi de probabilité finie Espérance mathématique d’une variable finie Variance et écart-type d’une variable finie Loi de probabilité produit Variables aléatoires indépendantes Fonction de répartition Variables infinies dénombrables (hors programme) Variables aléatoires continues Extension de la notion de variable aléatoire 4/179 Biostatistique

commence par la ligne #!/chemin/acces/moninterpreteur qui indique au syst`me que le fichier en cours d’ex´cution est e e compos´ de commandes devant ˆtre interpr´t´es par e e ee l’intrepr´teur moninterpreteur dont l’ex´cutable se trouve e e dans le r´pertoire /chemin/acces. e V11 (27-01-2009) www.fil.univ-lille1.fr/˜sedoglav/SHELL/Cours03.pdf Shell(s) et langage(s) de script : Script Compl´ments e source Les param`tres de position dans un script correspondent aux e arguments de la

: 5.1 5.2 5.2.1 5.2.2 5.2.3 5.2.4 5.2.5 5.2.6 5.3 5.4 Variables aléatoires Définition d’une variable aléatoire Variables aléatoires finies Représentation d’une loi de probabilité finie Espérance mathématique d’une loi finie Variance et écart-type Loi de probabilité produit Variables aléatoires indépendantes Fonction de répartition Variables infinies dénombrables Variables aléatoires continues Chapitre 6 : Exemples de distributions 6.1 Lois discrètes 6.1.1 Loi de Bernoulli 6.1.2 Loi

...............................................................................................12 • Propriétés : ...........................................................................................................................12 c- Ecart-type:................................................................................................................................12 CHAPITRE 3 : LOIS USUELLES..........................................................................................

de la tâche, et de la confiance, c’est-à-dire les chances de réussite du suket, qu’il donne à cette situation. De plus, la manière dont le sujet perçoit sa personne est fonction de l’interaction entre facteurs internes et externes (le contexte, le type de tâche demandée, l’apprentissage effectué préalablement). L’utilité perçue est quant à elle, liée aux préoccupations et buts majeurs du sujet. C’est ce que l’on peut appeler la motivation « extrinsèque » du sujet. 2°) Contexte de l’expérience

Projet statistique Excel : Analyse de la relation entre les dépenses alimentaires et le revenu GROUPE 1 -1- Plan INTRODUCTION QUESTIONS page 3 Définition de la population, des unités statistiques et du type des variables : page 3 Tableau des fréquences absolues et relatives ainsi que leur représentation graphique : page 3-8 Calcul des statistiques : page 5 Construction de l’échantillon : page 9-14 Estimations et test sur la moyenne page 13-17 Distributions

convenue entre les parties ou désignée par le tribunal qui sera réputée donner le résultat juste et donc retenue pour trancher. Ainsi, connaître une méthode, la valider, n'est pas seulement mesurer sa fidélité à travers une estimation de l'écart-type, mais évaluer aussi sa justesse en appréciant son biais éventuel. Le but de la validation ne sera pas ici, au moins dans un premier temps, de normaliser la méthode choisie pour en faire une méthode de référence mais de s'assurer que les données

continue d’intervalle ou de rapport. Les mesures de tendances centrale et de dipersion constituent la base sur laquelle s’appuient les analyses descriptives pour ce type de variable. La procédure Descriptive ne donne pas accès à tous les indices de tendance centrale et de dispersion. Par défaut, SPSS documente la moyenne, l'écart-type, l'intervalle (étendue) ainsi que les valeurs minimales et maximales d'une distribution. Pour avoir une information plus complète sur une distribution, il est suggéré

Réassurance Nom : NGUYEN Prénom : Anh Tuan Sujet N° 19 1 Table des matières 1. Présentation générale et Descriptions des traitements à effectuer 1.1 Rappels sur le modèle composé 1.2 Lois du nombre de sinistres 1.3 Lois du coût de sinistres 1.4 Type du contrat. 2. Algorithmes, techniques et résultats de simulations 2.1 Simulation de nombre de sinistres (N suit une loi Géométrique généralisée de paramètres GG (a, )) a et 2.2 Simulation de lois de coût de sinistre (le montant de coût individuel

calculer le r² de la régression. Après réalisation de ces tableaux (Cf. annexe 2), nous obtenons: Somme des carrés des résidus (SCR) = 262,05 Somme des carrés totaux (SCT) = 559,958 Somme des carrées expliqués(SCE) = SCT-SCR = 297,91 Sachant que plus la valeur de SCR est grande plus l'ajustement est imparfait, nous allons maintenant utiliser le ratio SCE/SCT (Coef de détermination « r² ») pour évaluer l’adéquation de l’équation estimée de la régression aux données. r² = 297,91/559,958 => r² = 0