Statistique descriptive

UF2-M3.2 : Compréhension de la langue standard (débit normal) UF3.1-M1.1 : Analyse 1 20 2 36 UF3.1-M1.2 : Analyse 2 UF3.1-M2.1 : Statistique, Probabilités 1 2 2 2 UF6.1-M1 2 UF6.2a-M1.2 1 UF5-M1.1 1 36 UF5-M3.2 2 36 UF5-M1.1, UF5-M3.1 UF5-M3.2 10 UF3.1 Mathém atiques UF3.1-M2.2 : Statistique, Probabilités 2 UF3.1-M3.1 : Mathématiques générales 1 36 18 UF3.1-M3.2 : Mathématiques générales 2 18 UF3.2-M1 : Énergie 18

rnining et statistique décisionnelle s. .. TUFFÉRY Statistique explicative appliquée J.P. NAKACHE, J. CONFAIS • Les techniques de sondage, nOliveHe édition P. ARDIllY .. Analyse statistique des données spatiales J.-J. DROESBEIŒ, M. lEJEUNE~ d:sAPoRTX;Eds. .. Modèles statistiques pour données qualitatives J .-1. DROESBEKE, M. LEJEUNE, G. SAPORTA, • Plans d'expériences. Applications à l'entreprise J.-J. DROESBEKE, J. FINE, G. SAPORTA, • Eds. Méthodes bayésiennes en statistique J.-J. DROESBEKE

d’optimiser tout le processus, dans la perspective de tirer un profit maximal, et donc obtenir un produit de qualité dans des conditions optimales. En vue d’atteindre les objectifs suscites, nous avons procédé à l’utilisation de la modélisation statistique par la régression linéaire multiple RLM des deux réponses (coloration à la sortie et la filtrabilité). Nous avons, en outre, effectué une programmation par Solveur, ce qui constitue l’apport de notre travail étant donné qu’une telle étude n’a jamais

méthodes et les techniques propres à la géographie que nous utiliserons pour tenter notre approche géographique du sujet. Nous verrons d'abord les notions de système et de modèle appliquées à la géographie. Puis, nous introduirons les méthodes statistiques et cartographiques qui seront utilisées pour traiter les informations numériques et représenter les phénomènes observés. Enfin nous expliquerons au lecteur comment les processus de recherche que sont l'étude de terrain et les sources bibliographiques

convenablement choisies, on peut représenter l'observation i de la série précédente par le point : (xi,yi), du plan XxY. En figurant ainsi les N observations, on obtient le nuage des points associé au couple de séries statistiques. Les nuages de points associés à des séries statistiques à deux caractères peuvent présenter différentes formes. * * * * * I * * * * II * ** * * ** * * * ** * * ** * * * * * * * III IV * * * * * * * * * * * *** Les points du nuage I sont presque alignés

principe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Interprétation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Régression linéaire simple . . . . . . . . . . . . 1.2.2 Regression linèaire multiple . . . . . . . . . . . 1.3 Mesure (descriptive) de la qualité de l’ajustement linéaire 1.3.1 Trois concepts différents de la variation de y . . 1.3.2 Mesure de la qualité de l’ajustement linéaire . . 1.4 Une illustration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.5 La multicolinéarité .

initiale, les analyses subséquentes ont porté sur l’opportunité de recourir à cette échelle pour la prévision à long terme du risque de suicide. Afin de déterminer la possibilité d’utiliser l’échelle pour des prévisions à long terme, une prévision statistique des tentatives de suicide a été entreprise. Ces analyses ont révélé que deux des neuf indicateurs de l’échelle actuelle du risque de suicide permettaient de prévoir des tentatives de suicide futures: a déjà tenté de se suicider et a récemment fait

des fonctions (limites, continuité, comparaison de ex, xa et logx,dérivation, dérivées successives, inégalité des accroissement finis) o Intégration (primitive d’une fonction continue, définition de l’intégrale à l’aide de la primitive) Statistique descriptive o Terminologie et définitions o Représentation d’une variable quantitative o Caractéristiques de position et de dispersion o Analyse de deux variables quantitatives et qualitatives (covariance, ajustement affine par méthode des moindres

rapporteurs anonymes d’Économie et Statistique ainsi que, tout particulièrement, Laurent Bérail, qui a rédigé le rapport du Conseil économique et social consacré au travail des étudiants (Conseil économique et social, 2007), et qui a bien voulu reprendre dans son rapport certains des éléments et résultats contenus dans notre étude. Nous restons toutefois entièrement responsables des insuffisances et erreurs qui pourraient subsister dans cet article. ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 422, 2009 31 L a situation

´ STRATEGIES POUR L’ANALYSE STATISTIQUE ´ DE DONNEES TRANSCRIPTOMIQUES ´ Alain BACCINI ∗ , Philippe BESSE∗ , S´bastien DEJEAN∗ , e ´ e Pascal G.P. MARTIN ∗∗ , Christ`le ROBERT-GRANIE ∗∗∗ , ∗∗∗∗ Magali SAN CRISTOBAL ´ ´ RESUME Afin d’illustrer la diversit´ des strat´gies applicables ` l’analyse de donn´es transe e a e criptomiques, nous mettons d’abord en œuvre des m´thodes issues de la statistique e exploratoire (ACP, positionnement multidimensionnel, classification), de la mod´lie sation (analyse