R-Type

degré 2 3. Équation du second degré 4. Signe du trinôme 5. Synthèse Séquence 3 Taux d’évolution p.59 1. Pré-requis 2. Taux d’évolution 3. Synthèse Séquence 4 Statistiques 1. Pré-requis 2. Médiane, quartiles, diagrammes en boîte 3. Moyenne, écart-type 4. Synthèse 2 Sommaire général – MA41 p.85 Sommaire Séquence 5 Probabilités p.121 1. Pré-requis 2. Schéma de Bernoulli, loi binomiale 3. Intervalle de fluctuation 4. Synthèse Séquence 6 Les suites p.153 1. Pré-requis 2. Suites 3. Suites

1Var X :List1 1Var F :1 2Var Les sorties essentielles (naviguer dans les informations par et Moyenne x = 2.875 y = 5.25 Ecart-type associé à la variance biaisée xσn = 1.76334 yσn = 4.71036 xσn-1 = 1.88509 Ecart-type associé à la variance non biaisée yσn-1 = 5.03558 nb de données n=8 n=8 Σ xy = 118 Somme des produits des valeurs x * y Notes : ) a) Le r n’est pas calculé directement. Pour l’obtenir, on tapera à la fin de la procédure pour demander les calculs à deux variables, F3 REG

variable Types de variables Indicateur de tendances centrale Indicateur de dispersion Graphiques 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 :

Variabilité morphologique chez plusieurs trèfles spontanés en Algérie R. Issolah* et A. Abdelguerfi** *INRAA, Laboratoire des Ressources Phytogénétiques, CRP Mehdi Boualem, BP37 Baraki, 16210 El-Harrach, Alger, Algérie **INA, Laboratoire d’Amélioration des Plantes, Département de Phytotechnie, El-Harrach, 16200 Alger, Algérie SUMMARY – "Morphological variability within several spontaneous clovers in Algeria". A behaviour study was conducted on several populations (144) belonging to 13 species

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 des athlètes est-elle affectée par le type de vitamines prises durant le mois de préparation? La résistance des athlètes est-elle liée à la durée de la période de convalescence des athlètes? Graphiques statistiques pour montrer / analyser les structures sous-jacentes aux données : diagramme

avec les probabilités p1, p2, …, pn. On appelle respectivement espérance mathématique de X, variance de X et écart-type de X , les nombres suivants : 3 Probabilités – Terminale S n ▪ l’espérance mathématique est le nombre E(X) défini par : E(X) = ∑(p x ). i i i=1 n n i=1 i=1 ▪ la variance est le nombre V défini par : V(X) = ∑ pi (xi – E(X))2 = ∑ pi xi² – E(X)². ▪ l’écart - type est le nombre σ défini par : σ = V. Exercice n°5 : Un joueur lance un dé : si le numéro est un nombre premier,

passe par la connaissance des caractéristiques du marché du cinéma en France Un ensemble de caractéristiques objectives ont été identifiées afin d’orienter les choix d’un producteur pour gouter au succès. 1.1-Description des variables Nom | Type | Description | Valeurs/unité | Salles | Quantitatif | Nombre de salles | -- | Entrées | Quantitatif | Nombre d'entrées | -- | Budget | Quantitatif | Budget du film | Euro € | Semaines | Quantitatif | Nombre de semaines en salles | -- | Durée

CAC40 La production de statistiques Qui produit des statistiques ? La ou les statistique(s) ? Les chiffres et la société Quotidiennement nous sommes confrontés à un grand nombre d’informations chiffrées, dans la presse, la télévision, la radio, E U R O N EXTLESEC}IOS internet. La difficulté est de les rendre intelligible. 26 VALEURS MNÉMO / INFO / OST ISIN/ DATE DÉTACH. COUPONDIV / OUV VOL. NBÏIÏRES BPA CLOT 96VEIL %AN { H A U T ,* i 1 O I S .+ H A U T , A N PER I +BAS 96525. +BASAN ROT VAIEURS

données.) Le but de ce chapitre est de décrire des représentations des structures de données telles : les piles et les files. L’autre but recherché est de voir l’importance de ces structures à travers quelques exemples d’applications. En python, le type liste permet de représenter chacune de ces structures de données. 1. Pile Une pile est une structure de données qui suit le principe dernier entré - premier sorti (Ou LIFO pour Last In - First Out ). Elle correspond exactement à l’image traditionnelle

coefficient de corrélation pour déterminer la relation entre deux propriétés. Par exemple, vous pouvez examiner la relation entre la température moyenne d'un lieu et l'utilisation de l'air conditionné. Renvoie la valeur du coefficient de détermination R^2 d'une régression linéaire ajustée aux observations contenues dans les arguments y_connus et x_connus. Pour plus d'informations, reportez-vous à la fonction PEARSON. Le coefficient de détermination peut être interprété comme la proportion de la variance