Type MIME

EJB:traitement des classes @Entity public class Account implements Serializable{ private String name; private int amount; private Collection coOwner = new ArrayList(); public Account(String n, int s) { super(); this.name = n; this.amount = s; this.setCoOwner(new Vector()); } public Account(){ super(); } @Id public String getName(){ return this.name; } public void setName(String n){ this.name = n; } public int getAmount(){ return this.amount; } public void addCoOwner(CoOwner

d'Artois Exemple n°1 : Rentabilité moyenne en fonction de l'écart-type de rentabilité d'un portefeuille à deux actifs pour diverses valeurs du coefficient de corrélation. Avec : µ1 = 5% µ2 = 20% σ1 = 20% σ2 = 20% (même « risque ») J-B Desquilbet 9 Université d'Artois Avec : µ1 = 5% σ1 = 20% µ2 = 20% σ2 = 40% J-B Desquilbet 10 Université d'Artois Exemple n°2 : Rentabilité moyenne en fonction de l'écart-type de rentabilité d'un portefeuille à trois actifs, A, B et C. 35%

Linux Tux.svg Famille Type Unix Langue Multilingue Type de noyau Noyau monolithique modulaire (depuis la version 2.0) État du projet En développement Plates-formes DEC Alpha, ARM, AVR32, Blackfin, ETRAX CRIS, FR-V, Hitachi H8, Itanium, M32R, m68k, MicroBlaze, MIPS, MN10300, PA-RISC, PowerPC, IBM ESA/390, S+core, SuperH, SPARC, TILE64, User Mode Linux, x86, Xtensa Licence Diverses licences libres ou open source Dernière version stable 2.6.38.3 (14 avril 2011) [+/−] Dernière version

Travail tutoré n°2 : Statistiques forestières. Introduction. Dans l'objectif de ce travail tutoré, nous devons procéder à une étude forestière du massif de Vercors pour l'Office National des Forêts. Cette étude devra déterminer la rentabilité de chaque forêt et donc de permettre, à terme, une meilleure exploitation. Il faut bien prendre en compte que pour qu'une forêt soit exploitable et rentable , l'idéal serait que le diamètre moyen des arbres qui la composent soit supérieur

générale 1. Déterminer la taille de l’échantillon cf petit 3. On ne connaît pas la dispersion de la population, c’est ce qu’on cherche (à moins de faire un contrôle exhaustif) Dispersion d’un population c’est son homogénéité ou pas. Ecart type = dispersion Diap 43 : la meilleure méthode Prélever un premier échantillon (50 valeurs) : aléatoire ou systématique Ex : population mère de 7870 valeurs, tout le stock vaut 3 millions d’euros. N=7870 n : ? On ne doit pas introduire de biais

pesticides) sur un agrosystème induisent des "déséquilibres biologiques" et des pollutions qui peuvent nuire à la santé humaine et animale. 1. Ce qui ne dépend pas de nous: l'homme a un travail de nutrition de type hétérotrophe (ou allotrophe) |Observer - Manipuler|Quel est le type trophique de l'homme ? Réinvestissement du cours de seconde pour les notions de travail de | |- Expérimenter |nutrition, de relation et de reproduction et pour les généralités sur la cellule. L'homme

Une usine est dotée d'un système d' alarme qui se déclenche en principe lorsqu' un incident se produit sur une chaîne de production. Il peut arriver que le système soit mit en défaut. En effet:  la probabilité que l' alarme se déclenche par erreur, sans incident = 1/50  la probabilité qu' il y ait un incident sans que l' alarme se déclenche = 1/500  la probabilité qu' il se produise un incident = 1/100 On note:  A: "l' alarme se déclenche" et I : "un incident se produit" A)1:Calculer

(couple moyenne-écart-type ou proportion) connues sur une population, peut-on prévoir celles d'un échantillon ? Nous distinguerons deux cas : celui où l'on étudie une moyenne dans un échantillon et celui où l'on étudie une proportion dans un échantillon. A.1. Étude de la moyenne d'un échantillon On dispose d'une population sur laquelle est définie une variable aléatoire X dont on connaît l'espérance (ou la moyenne) m et l'écart-type s. Population Moyenne m connue. Ecart-type s connu. m Echantillons

Sociologie Université P ul Valéry Joël Quinqueton Plusieurs types de variabless 1. type de valeur 1. qualitatif (nominal) 2. quantitatif discret (qualitatif ordinal) 3. quantitatif continu Montpellier III 2. ensemble de valeurs 1. ouvert 2. fermé 3. multiplicité 1. unique 2. multiple 21/01/00 2/36 Méthodes quantitatives en Sociologie Université P ul Valéry Joël Quinqueton Variable qualitative type de valeur qualitatif (nominal) quantitatif discret (qualitatif ordinal) quantitatif

variables centrés réduites qui corresponde Puisque c’est symétrique la marge d’erreur est divisé par 2. 95% + 2,5% = 97,5 on cherche sur le tableau 0,975 = 1,96 Ces deux variables centrés réduites vont nous permettre de définir la moyenne et l’écart type de notre échantillon avec une marge d’erreur de 5% au maximum. Quand il sont équidistants on prend toujours par excès