Variable catégorielle

Objectifs Qualitative Enumérer Explorer Comprendre Interpréter Pourquoi ? Comment ? Dans quelles conditions ? Quantitative Décrire, identifier Prédire Hiérarchiser, Pondérer Visualiser, résumer Qui consomme quoi ? Quand ? Combien ? Quelles variables expliquent (le plus, le mieux) ? Comment résumer le mieux possible ? Questions d’étude Hypothèses sous-jacente Interprétation subjective et en profondeur des faits Réalité multiple Interdépendance des faits et de l’observateur Rôle de l’inconscient

pour tout couple(P,Q) de Ex E, tr(P Q) tr(Q P). de syméJrique E. b) Établir alors que rp1estun endomorphisme orthogonaux dans E. (çe - Id) et Ker (çe + IrI) sont supplémentaires c) En déduire que Ker Exercice3 On considèreune suite (X,),>r de variables aléatoiresdéfinies sur le même espaceprobabilisé de et (e, A,P), mutuellementindépendantes, qui suiventtoutesla loi exponentielle paramètre1. n S Onpose n: Z Xr. de et I'espérance la variance S,. Donner quelleestla loi suiviepar^S,. l) Rappeler

causes efficientes d’un phénomène. Durkheim dit qu’il faut comparer les phénomènes entre eux, et pour cela, il faut utiliser les variations concomitantes, qui sont des corrélations entre deux variables, d’un côté une variable indépendante (la variable à expliquer) et d’autre part la variable dépendante (la variable à expliquer).  

change pendant l'intervalle de temps (innitésimal) dt , Pr (X(dt)) = δdt On peut interpréter ces changements de prix aléatoires comme résultant d'un signal aléatoire que recevrait l'entreprise, l'incitant à modier ses prix. 1) Montrez que la variable aléatoire représentant le temps d'attente h avant la prochaine modi- cation a pour densité δ exp(−δh). 2) On note xt le (logarithme du) prix xé en t par une entreprise qui a changé son prix justement à la date t. Pour xer ce prix, elle prend en

...................................................... 53 III-4 Simulation des variables aléatoires : ................................................................... 54 III-4-1 Simulation d’une loi uniforme sur [0,1] :........................................................ 55 III-4-2 Simulation d’autres variables aléatoires: .......................................................... 55 a- Simulation de variables gaussiennes : .................................................................

station sur laquelle on est conncté Nom de l'utilisateur courant renvoie la date calendrier nom de login courant renvoie les UID et GID de l'utilisateur courant permet de paginer une sortie écran efface l'écran visualise une chaine ou variable aide d'UNIX visualise les variables d'environnement localise une commande sur les disques recherche des rubriques connexes de l'aide recherche une chaine donne le nom du périphérique de sortie standard créer un répertoire déplace un fichier/répertoire copie un fichier/répertoire

II- Définition : Nombre aléatoire = occurrence d'une variable aléatoire uniforme discrète ou continue. Pour rappel : * une variable aléatoire x est uniforme continue sur un intervalle [a,b] si sa fonction de densité est constante sur l'intervalle [a,b] et nulle en dehors de l'intervalle [a,b]. La constante vaut évidemment 1/(b-a) afin que la surface sous la courbe de densité soit égale à 1. * une variable aléatoire x est uniforme discrète si sa distribution se limite à un

correspond à un prélèvement au hasard d’individus statistiques. Cet échantillon aléatoire servira de base à la statistique inférentielles. SCHEMA 2.1.2- LES CARACTERES (OU VARIABLES) STATISTIQUES Pour décrire une population, on repère et on classe les individus en sous-ensembles appelés caractères ou variables statistiques. Il est absolument indispensable de ne retenir que des caractères les plus pertinents pour pouvoir décrire une population correctement. Par exemple : -

La méthode d’échantillonnage est aléatoire stratifiée. Question 2 a) Le nombre de cellulaires de cellulaires possédés. b) La variable est quantitative discrète. c) L’échelle de mesure utilisée pour étudier la variable est ordinale. Question 3 a) Le nombre de films visionnés par les étudiants ontariens au cours du dernier mois. b) La variable est quantitative discrète. c) Mo = 1 et 0 Le nombre de films visionnés par les étudiants ontariens au cours du dernier mois qui revient

Mise en contexte • En statistiques, plusieurs problèmes consistent à définir la relation qui existe entre deux variables statistiques ou plus: Le nombre d’années d’expérience et le nombre d’erreurs commises ; – L’âge du conducteur et le nombre d’accidents d’auto ; – Le volume des ventes et les dépenses en publicité ; – Le nombre d’heures d’études et les résultats aux examens ; – … 2 Pr. Adil BOULAHOUAL Diapo 2 Mise en contexte • Dans ce genre de problèmes, les principales questions auxquelles