Type

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

2000000 102717000 STRATES [0-100.000[ ni 5 Moy/Strat E-T/Strate e 13400 18716,3031 [100.000-1.000.000[ 2 325000 176776,695 [1.000.00010.000.000[ 2 5000000 4242640,69 [10.000.000100.000.000[ 1 92000000Total 10 Moyenne 10271700 Ecart Type 28823537,05 Variance 8,30796E+14 Qu’est ce que la stratification? C’est une technique de sondage. En matière d’audit, la norme ISA 530 « Sondages en Audit » est très explicite en matière de Techniques de sondage dont fait partie la stratification

dispersion permettent de décrire une série de distribution de manière plus adéquate, dans le cas où la différence dans une série de données et la dispersion et non le centre de celle-ci. Il existe quatre mesures de dispersion : - L’Étendue - L’Écart Type - La Variance - Le coefficient de variation Il n’existe aucune mesure de dispersion pour les variables qualitatives Calcul des mesures de dispersion pour les variables qualitatives PREMIER CAS : DONNÉES BRUTES L’Étendue : L’étendue correspond

décimales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Tailles des types . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Constantes de type entier . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Constantes avec partie décimale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Constantes de type caractère . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . c Christian Bac 1985-2003 Constantes associées aux types de base . . . . . . . . . . . .

brutes qu’il a recueillies. 2.32 10.26 13.67 15.01 18.30 20.89 27.07 2.82 37.52 52.36 6.61 191.34 13.72 15.33 18.71 20.91 28.76 33.26 99.28 61.57 a) Calculez la moyenne, la médiane, le mode, l’écart type et l’écart interquartile de ces données. Moyenne : a) il y a 20 valeurs b) Médiane: md = 1 + position de la dernière donnée 2 2.32 2.82 6.61 10.26 13.67 13.72 15.01 15.33 18.30 18.71 20.89 20.91 27.07 28.76

(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)  et l'écart-type . Population Moyenne  connue. Ecart-type  connu.  Echantillons

en levures d’une suspension. Enfin, dans un troisième temps, nous utiliserons différents tests biochimiques tel que la coloration de GRAM, la recherche d’activité catalase/oxydase, la recherche d’endospores bactériennes ou encore la détermination du type respiratoire, afin d’identifier les microorganismes présents sur des aliments contaminés. Pendant toute la durée de ce TP nous travailleront en condition d’asepsie. I- Matériel et méthodes 1) Fabrication d’un yaourt Le principe de cette

Algorithme et Structures de Données Wurtz Jean-Marie Université Louis Pasteur Wurtz@igbmc.u-strasbg.fr Les pointeurs en C •Opérateurs * et &, priorité •Déclaration : type et fonction (define, struct, union) Mémoire d’un ordinateur Adresse 27 •Tableaux et pointeurs, initialisation •Passage par adresse : scanf •Retour des fonctions : struct, union, fonction •Allocation dynamique i=27 pi = adresse(i); /* adresse de la cellule mémoire qui contient la valeur 27 */ Les pointeurs en C :

des hommes. Statistiques de la régression | Coefficient de détermination multiple | 0,34640312 | Coefficient de détermination R^2 | 0,11999512 | Coefficient de détermination R^2 | 0,11572325 | Erreur-type | 13761,5335 | Observations | 208 |   | Coefficients | Erreur-type | Statistique t | Probabilité | Constante | 48372,55 | 1163,06186 | 41,590694 | 3,554E-102 | Sexed | 10780,8471 | 2034,13619 | 5,29996326 | 2,9696E-07 | On peut dire que la significativité de la variable

production • caractéristique de la qualité du « produit » • échantillons indépendants • statistique « W » estimée sur l’échantillon, indicateur de qualité – Si le processus est sous contrôle, alors • W suit une loi de probabilité de moyenne et écart-type connus ou estimés. • Définition de la CC de Shewhart UCL = µW + kσ w  CL = µW  LCL = µ + kσ W w  2009 3 J Gaudart, LERTIM, Aix-Marseille Université Forme Générale Données Qualitatives Données Quantitatives p chart c chart 2