Tendance floue

disponibles dans le dossier « Thème 2 ». 2 S4 2011/ Licence 2 Objectifs du Thème 2: apprendre à distinguer les variables quantitatives et qualitatives, discrètes et continues apprendre à calculer des fréquences apprendre à calculer différentes tendances centrales apprendre à calculer la variance et l’écart-type apprendre à construire une courbe de Lorenz et calculer le coefficient de Gini apprendre à interpréter un coefficient de corrélation Remarque : Chacun de ces objectifs devra être maîtrisé

comparaisons visuelles 2) Comparaisons dans le temps 3) Les graphiques de séries chronologiques 4) Un beau graphique vaut mieux qu’un long discours 5) Les graphiques d’indices 6) Les échelles semi-logarithmiques Chapitre 3 Les caractéristiques de tendance centrale 1 Les moyennes A – La moyenne arithmétique 1) La moyenne arithmétique simple 2) La moyenne arithmétique pondérée 3) La moyenne élaguée B – La moyenne quadratique 1) La moyenne quadratique simple 2) La moyenne quadratique pondérée C –

comparaison par pairs La méthode de distribution forcée L’échelle d’évaluation conventionnelle La méthodes des incidents critiques La gestion par objectifs (GPO) Les dossiers de réalisations 14 Pr. S. Balhadj VI/ Les méthodes d’évaluation B- Les tendances de l’évaluation Bilan comportemental (centre d’évaluation) ; Le bilan des compétences ; L’évaluation 360° ; Le coaching ; L’auto-évaluation. Pr. S. Balhadj 15 VII/ Les obstacles et les erreurs A- Les facteurs contextuels et la motivation

est inférieur à 65 µg/m3 Valeur minimal : 54 La moitié des mesures est inférieur à 72 µg/m3 Valeur maximale : 79 Les trois quarts des mesures est inférieur à 76 µg/m3 Fiche I-Indicateurs de tendance centrale A-Mode et classe modale Le mode ou la classe modale est la valeur du caractère qui a le plus grand effectif associé. B-moyenne La moyenne, notée x se calcule à la calculatrice ou avec un grapheur ou tableur. C-médiane

PROBABILITÉS : ( Une expérience est aléatoire quand elle a plusieurs issues possibles et que l’on ne peut ni prévoir ni calculer laquelle de ces issues sera réalisée. On note E ={x1 ; x2 ; … ; xi] l’ensemble des issues d’une expérience aléatoire Exemple : on lance un dé dont les faces sont numérotées de 1 à 6. L’ensemble des issues est E={1 ; 2 ; 3 ; 4 ; 5 ; 6]. ( Loi de probabilité : c’est associer à chaque issu xi un nombre positif ou nul de telle façon que p1 + p2 + … pi = 1. Ce nombre

• Diagramme Stem and Leaf ; • Courbe de Concentration de Lorenz et Coefficient de Gini. 3. Statistiques Permettant de Résumer une Série Numérique • Statistiques de Tendance Centrale (Moyenne, Médiane, Quartiles et Mode) ; • Statistiques de Dispersion (Etendue, Intervalle Interquartile  Variance, Ecart Type et Coefficient de Variation) ; • Caractéristiques d’Asymétrie (Skewness)

le diae a e gramme ci-dessus. 2. Remplir la derni`re ligne du tableau correspondant aux moyennes mobiles e d’ordre 5. 3. Tracer sur le mˆme graphique, d’une autre couleur, la courbe correspone dant aux moyennes d’ordre 5. 4. Quelle semble ˆtre la tendance de ces ´carts de temp´ratures ? e e e Exercice 4. (5 points) On consid`re la s´rie statistique de quatre termes suivante (le dernier terme est e e inconnu) : 2 -2 4 t 1. Exprimer la moyenne x et la variance V de la s´rie en fonction de t. ¯ e

TD : Réalisation de graphiques statistiques à partir de logiciel On a mené une enquête sur deux échantillons de lycéens, concernant la distance séparant le domicile de leurs lycées. Les résultats sont en kilomètres dans le fichier tableur joint.Ce fichier sera complété, notamment les cases avec bordures.Les réponses nécessitant un commentaire ou un calcul seront rédigées sur ce document texte. On y insérera les différents diagrammes réalisées avec le tableur, geogebra, paint, …Le but est, en

Module M912 : Statistiques à deux variables-tableaux de contingence. 1) Introduction Nous allons étudier le cas où la population est constituée d'individus caractérisés par deux variables : on s'intéresse donc à deux aspects du même individu. Par exemple on peut s'intéresser à la CSP d'un individu et à son revenu annuel, ou à l'âge et à la consommation de médicaments, etc. La présentation des données s'effectue alors à l'aide d'un tableau élémentaire que l'on organise ensuite en tableau de contingence

Michelet 1. Normalité dessinée 1R. Le premier histogramme présente une distribution normale. Les estimateurs de tendance centrale (mode, moyenne, médiane) sont égaux. Pour le deuxième histogramme, on a une asymétrie positive (queue vers la droite). La moyenne est influencée par les valeurs extrêmes. Le minimum de l’asymétrie positive a la même valeur que les estimateurs de tendance centrale de la distribution normale. [pic][pic] A) Sur chacun de ces deux histogrammes La courbe associée