Tendance Culinaire

LES PARAMETRES DE REDUCTION DES DONNEES STATISTIQUES 1 I. Paramètres de position : Ils servent à caractériser l’ordre de grandeur des observations. • Moyenne arithmétique simple Pour une variable statistique discrète: (k est le nombre d’observations distinctes que peut prendre la variable) Pour une variable statistique continue groupée en classe: (Ci est le point central de la classe i) • Moyenne arithmétique pondérée: (αi est le coefficient

1) Loi normale ? Pour savoir si le poids suit une loi Normale, nous allons effectuer un test du khy-2. Dans un premier temps nous allons regrouper les intervalles de manières à avoir au moins 5 valeurs dans chaque. Ensuite nous allons calculer les valeurs théoriques de la distribution. Pour finir nous allons utiliser le test du khy-2 d’Excel qui est déjà implémenté. Test du Khy-2 : 9,760.10-65. En lisant la description de l’aide sous Excel, une faible valeur à ce test signifie bien que la loi

Les SD permettent de condenser l’information, en d’autres termes, ils nous aident à réduire l’information de sorte que nous puissions la comprendre et l’utiliser avec facilité. EX : Moyenne des assistances d’un club de foot permet de dégager une tendance forte sur la popularité dudit club. Les statistiques inférentielles renvoient aux procédures par lesquelles nous généralisons l’information concernant un échantillion à la population de laquelle fut tirée l’échantillion en question. Le traitement

infos je les met dans un tableau, colonne : variables ligne : individus quand je travaille sur une variable qualitative je calcule la proportion, (combien d'hommes, de femmes) c'est la fréquence d'apparition. Section 2 : variables dites de tendance centrale (moyenne, mode, médiane). La médiane c'est la valeur centrale qui répartir mon échantillon en 2 parts égales. La moyenne est sensible aux valeurs extrêmes. Le mode c'est la valeur qui apparaît le plus souvent. 5 indicateurs de dispersion

Statistiques Exemple : Dans une petite interrogation sur 5 points, les résultats de 23 élèves ont été : 1 ; 2 ; 4 ; 5 ; 2 ; 3 ; 5 ; 5 ; 2 ; 1 ; 5 ; 2 ; 2 ; 1 ; 4 ; 2 ; 5 ; 2 ; 2 ; 3 ; 5 ; 2 et 4. Ces notes dans le désordre constituent une série statistique. En classant ces notes par ordre croissant, on obtient une série statistique ordonnée. Série statistique ordonnée : … ;… ;… ;… ;… ;… ;… ;… ;… ;… ;… ;… ;… ;… ;… ;… ;… ;… ;… ;… ;… ; … ;… ; La moyenne de

Voici deux fiches concernant l'utilisation d'un tableur. Grosso modo, vous avez actuellement deux tableurs sur le marché : Excel® de Microsoft®, et Calc® d'OpenOffice®. Le premier est commercial, payant, le second est libre, gratuitement téléchargeable sur http://fr.openoffice.org/. Bon, vous pouvez choisir d'acheter le premier (si vous le piratez, vous êtes dans l'illégalité...), mais je vous recommande particulièrement d'utiliser le second, pour des arguments technico-philosophiques que je n'exposerai

Applications des lois de probabilité Exercice1 : Enoncé : Une urne contient neuf boules. Quatre de ces boules portent le numéro 0, trois portent le numéro 1 et deux le numéro 2. Tous les tirages sont supposés équiprobables. On tire au hasard deux boules simultanément. Soit X, la somme des numéros marqués sur ces boules. Déterminer et représenter graphiquement la loi de probabilité de X. Tracer aussi la courbe cumulative (= représentation graphique de la fonction de répartition)

Lycée Prévert. Seconde . Correction partielle du devoir surveillé n° 4 Exercice 1 (6 points) Soit la fonction f : x x 2 − 16 définie sur ℝ 2 4 144 140 2 2 = −16 = − 1. f  0  =−16 ; f =− ; f −2  = 4− 16 =−12 ; f   3  = 3 − 16=−13 9 9 9 3 3 2. Déterminer les antécédents de 0 par f ⇔ résoudre f  x  = 0 ⇔  x − 4   x  4  = 0 donc 2 antécédents qui sont -4 et 4 chercher les antécédents de -7 ⇔ résoudre f  x  =−7 ⇔ x 2 − 9 = 0 ⇔  x −3   x  3  =0 donc 2 antécédents -3 et 3 3. Le point

[ei−1 , ei [−→ hi = (surface de l’histogramme =1) • d´finition (indices): e a) indices centraux (ou param`tres de la tendance centrale) e fi ei − ei−1 si x ≤ e0 si x ∈ [ei−1 , ei [ si x ≥ ek 1.1. STATISTIQUE DESCRIPTIVE La moyenne x = repr´sente globalement le caract`re de x (r´sume ¯ e e e en une seule valeur la grandeur typique d’un ensemble de donn´es ; e montre une tendance centrale). La m´diane Me est d´finie par F (Me) = 1/2. e e Le mode M0 est la valeur xi t.q. P (x = xi ) soit maximale

L1 AES MATHS STAT Corrigé de l'examen 2012 Exercice 1 = d Exercice 2 2.1. = a 2.2. = d 2.3. = b 2.4. = d 2.5. = d et c 2.6. = b Exercice 3 = a Exercice 4 = c Démonstrations : 1. Exercice 1 = d Preuve : 2 3 2 3 2 2 i=1 j=1 i =1 i =1 ∑ ∑ ( y ij + x i )+ 2=∑ [ ∑ ( y ij+ x i)]+ 2=∑ [( y i1 + x i )+( y i2+ x i )+( y i3+ x i)]+ 2=∑ ( y i1+ yi2 + y i3+ 3. x i )+2 i=1 j =1 = ( y 11 + y 12+ y 13+3x 1)+( y 21+ y 22++ y 23 +3x 2)+ 2 = y 11 + y 12+ y13 +