Type MIME

Estimation ponctuelle de p = 36/60 = 0,60 Écart-type de la portion d’échantillon : ((0,60*0,40)/60) = 0,063 95% Za/2 = Z0, 025 = 1,96 Limite inférieure : 0,60 - (1,96*0,063) = 0,477 Limite supérieure 0,60 + (1,96*0,063) = 0,723 c) Marge d’erreur = 1,96 * ((0,60*0,40)/60) = 0,123, soit 12,3% d) Moyenne : 52 620,89$ Variance : 25 437 295,73$ Écart-type : 5 043,54$ e) CV% = (Écart-type/Moyenne) * 100 = (5043,54/52620,89) * 100 = 9,58%

de l’information utile pour l’aide à la décision. » 4 Les 3 objectifs du Data minning  Expliquer : Analyser la variable à étudier (moyenne, variance, écart-type)  Explorer : Chercher le lien entre les variables et élaborer un modèle (Covariance, Coefficient de corrélation)  Confimer : Elaboler les hypothèses pour valider le type de modèle 5 Connaissances  Knowledge Discovery in Databases (KDD)   Processus complet d’Extraction de Connaissance des Données (ECD) Comprend plusieurs

Exercice 1 : si 10% des boulons produits par une machine sont défectueux, quelle est la probabilité pour que parmi 5 boulons choisis au hasard a) 1 boulon soit défectueux b) 0 soit défectueux c) moins 2 boulons soit défectueux d) 2 boulons ou moins soit défectueux NB: lire les résultats dans la table correspondante Exercice 2 : Une entreprise fabrique des jouets électroniques. Après la fabrication de ces jouets, l’entreprise effectue des contrôles, 0,6 % des jouets sont déclarés défectueux. On

pour chaque classe : C1 Bas C2 Moyen C3 Haut C4 Très Haut Proportion des clients 30% 20% 40% 10% Probabilité d’avoir 1 accident 0.03 0.05 0.17 0.35 Un nouvel assuré rentre dans le portefeuille, mais son type est inconnu. On suppose que la répartition des classes et les probabilités correspondantes restent les mêmes pour les cinq années à venir. On suppose aussi que des événements concernant des années différentes sont indépendants. Partie A 1)

dissection sans inconvénient significatifs, pose de la sonde trachéale. 4 Prélèvement et dissection sans inconvénient significatifs Moyenne du volume sanguin total : 17,01 +/- 4,10 ml Ecart type : 4,18 ml Moyenne du volume sanguin/100 g poids vif : 5,18 +/- 0,91 ml / 100 g pv Ecart type : 0,96 ml / 100 g pv III) Discutions & interprétation L’analyse des résultats des 4 rats dont on a mesuré le volume sanguin, nous donne un volume sanguin compris entre 4,27 et 6,09 ml par 100g de

Distribution Loi Normale Quantile Chapitre 1 Loi normale 2013-14 Chapitre 1 2013-14 1 / 35 Distribution Loi Normale Quantile Sommaire 1 Distribution 2 Loi Normale 3 Quantile Chapitre 1 2013-14 2 / 35 Distribution Loi Normale Quantile Sommaire 1 Distribution 2 Loi Normale 3 Quantile Chapitre 1 2013-14 3 / 35 Distribution Loi Normale Quantile Distribution Dans une entreprise canadienne, on a observ´ la

fortement en fonction des tranches d’âge par exemple on trouve une moyenne de 7,58% pour la tranche 13-17 ans tandis qu’elle est de 4,51% pour les 56-65 ans. Influence de l’âge sur les variables de choix des portables N Moyenne Ecart-type PORT_PRIX INFLUENCE NON SIGNIFICATIVE 0-12 2 8,00 2,828 13-17 19 7,37 2,060 18-25 360 7,00 1,977 26-35 74 6,58 2,381 36-45 72 6,78 2,124 46-55 135 7,24 2,345 56-65 37 7,57 2,387 66 et + 30 7,30 2,693

Laurent 2011-2012 Mr. Léotard Règles  d’or  pour  tracer  des  graphiques  Clarté des légendes, axes et unités  Choix  judicieux  des  échelles  d’axes  Mention complète des sources  Soin du graphique  Choix du type de graphique  Relation  Circulaire  Courbes  Points  Colonnes 10 Mathématiques Financières et Statistiques DAELEMANS Laurent 2011-2012 Mr. Léotard C. Traitement des variables discrètes 11 Mathématiques Financières

A lire Articles Math/Infos Récréation A télécharger Télécharger Théorème de Cantor-Bernstein Théo. Sylow Théo. Ascoli Théo. Baire Loi forte grd nbre Nains magiques Bienvenu(e), Imbula Déconnexion Mon profil Messages privés Localiser les utilisateurs Nouveaux messages non lus » Sauter vers le forum ...Forums > Probabilités > Discussion Recherche avancée Exercice de probabilité Envoyé par Imbula Liste des forums Index du forum Nouveau sujet

le calcul de la valeur de R². (Variabilité de Y expliquée par le modèle) Étape 4 : Estimation des paramètres du modèle Maintenant que le modèle est significatif, on peut prédire une valeur de Y. Lorsque la VI augmente d’un écart-type, la VD augmente de son écart-type*Béta, et les autres sont constantes. L’erreur standard nous renseigne sur la variabilité du coefficient dans la population. Finalement, la valeur VIF ou la tolérance (qui est l’inverse du VIF) permet de vérifier la prémisse de