Représentation graphique de données statistiques

comprendre et la produire Leçon 1: Principes fondamentaux: La masse statistique est plus éloquente que l’événement, le général parle plus que le particulier, L’ordre des grandeurs est fondamental Quel est le prix d’un Airbus A320?,d’un A 340? A320 73M€, A350, 210M€, A380: 320M€ La comparaison des grandeurs: la règle de trois, l’outil du manager La tapette à mouche: votre outil de base indispensable au quotidien La collecte des données prend plus de temps que son traitement Leçon 1: La description

Objectifs Analyse concurrentielle 3 3 3 3 4 5 5 5 6 7 8 9 9 10 10 11 11 12 12 13 14 14 15 15 15 Conception et réalisation Nom de domaine Référencement Contenu Structure Charte graphique Développement Web Mise en conformité Plateforme Fonctionnalités Administration Droits d’auteur Hébergement Maintenance Statistiques Proposition du prestataire Caractéristiques Ce document est la propriété de Nebkacréa. Toute reproduction, même partielle est interdite. Livrables Planning Budget 75 Rue

simuler le comportement dynamique de la ligne expérimentale. Bien que l'on dispose du système réel, en grandeur nature, des expérimentations, mêmes simples, entraînent des temps de réponse qui peuvent s'avérer importants. De plus, la collecte de données peut présenter non seulement des difficultés au niveau du mesurage, mais aussi certaines imprécisions. Pour réduire, voire même supprimer ces problèmes, deux possibilités sont offertes : - une modélisation mathématique, - une modélisation simulatoire

Chapitre 2 : Résumer l’information statistique et mesurer la dispersion des données I Résumer l'information et choisir la caractéristique la plus appropriée L’étude des variables dites quantitatives, ne se limite pas aux seules représentations graphiques. Il est souvent important de résumer les informations par des indicateurs numériques bien choisis Considérons par exemple la consommation des ménages résidant à Bissau au durant l’année 2010. Pour cet agrégat, il n’est pas question d’appréhender

FIIFO 3 PROBABILITES - STATISTIQUES STATISTIQUE DESCRIPTIVE 1. et en Égypte, par exemple), les États ont toujours senti le besoin de disposer d'informations sur leurs sujets ou sur les biens qu'ils possèdent et produisent. Mais les recensements de population et de ressources, les statistiques (du latin status : état ) sont restées purement descriptives jusqu'au 17ème siècle. Puis s'est développé le calcul des probabilités et des méthodes statistiques sont apparues en Allemagne, en Angleterre

d’observation et de description qui vise, à partir de données de gestion et/ou de statistiques, à donner aux managers d’une entreprise les moyens d’identifier des alertes de gestion, de suivre l’évolution de l’activité et de disposer d’outils d’investigation de sujets ou phénomènes particuliers. Il ne fournit pas les explications ni les commentaires qui relèvent d’une phase de travail postérieure à l’observation. Le SIAD tire parti de l’ensemble des données produites ou acquises par l’entreprise, ensemble

ne peuvent, en aucune manière, représenter une fin en soi, mais doivent être envisagées comme un support d'approche et d'analyse des stratégies de politique économique et des conflits qu'elles génèrent. * La réflexion au départ d'une représentation graphique constitue une excellente préparation des élèves à une méthode de travail couramment utilisée dans l'enseignement supérieur. Elle tend également à familiariser l'apprenant avec la rencontre d'un certain degré d'abstraction. * Les activités

------------------------------------------------- SPSS représentation des données Master en Management Financier de l’Entreprise Annéé universitaire 2012-2013 Annéé universitaire 2012-2013 Encadré par : Pr. Ait Slimane Encadré par : Pr. Ait Slimane Réalisé par : JALAL Mohamed AMRANI Souhail Réalisé par : JALAL Mohamed AMRANI Souhail Introduction : Dans un univers de mondialisation généré par un développement technologique et humain, chaque entreprise, dans son ensemble c'est-à-dire

ODOIT Hélène IUT 2 - Grenoble Département Statistique et Traitement Informatique des Données Université Pierre Mendès France ANNEXE DU RAPPORT DE STAGE Maître de stage : Mr GOMINET S. Responsable enseignant : Mr GARAT P. Juin 1 2006 2 SOMMAIRE ANNEXE 1 : Schéma relationnel ......................................................6 ANNEXE 2 : Requêtes ACCESS permettant de trier les données.7 ANNEXE 3 : Tests sur les communes urbaines et rurales..............8 3.1. Programme SAS ...........

Sensotact® [Crochemore, 2003] afin de faciliter les échanges dans le domaine du toucher et d’étudier plus spécifiquement les différents matériaux qui composent une voiture. Une étude sur la cartographie des préférences utilisé comme outil statistique pour l’industrie agroalimentaire [Schlich, 1992] a montré très tôt le potentiel de cette méthode avec la possibilité de positionner des produits dans un espace sensoriel et de mettre en évidence les préférences des consommateurs. L’objectif