Variable catégorielle

statistiques entre une ou deux variables. Méthode descriptive car on regarde juste, on ne provoque pas une situation. • Corrélation est positive : à des valeurs élevées d’une des variables correspondent des valeurs élevées de l’autre variable (et à des valeurs faibles d’une des variables correspondent des valeurs faibles de l’autre variable). Ex : Meilleur je suis en méthodologie, meilleur je suis en maths • Corrélation négative : à des valeurs élevées d’une variable correspondent des valeurs faibles

Personne, Salarié, Département, ainsi que les énumérateurs adéquats. Créez l’interface Windows suivante : - Créez une variable globale de type département dans le code behind de l’interface - Le bouton Ajouter Au département déclenche la méthode Ajouter(Salarié) de la variable globale. - Le bouton Centraliser Le département déclenche la méthode Centraliser(Path) de la variable globale département. - Créer Une deuxième interface qui vous permet d’afficher la liste des employés d’un département donnés

| |DOCUMENTS | | |Qu’est ce qu’une variable d’environnement ? Quel |les variables d’environnement sont des variables dynamiques utilisées par les | |est le rôle de la variable TEMP ? |différents processus d’un système d’exploitation. Elles servent à communiquer des | | |informations entre

contraire de E2 , donc : P(E3) = 1 – P(E2) = 1 – 0,0347 = 0,9653 B – Loi binomiale D : une composition florale prélevée au hasard est défectueuse P(D) = 0,025 On prélève au hasard 12 compositions florales (assimilé à un tirage avec remise) X est la variable aléatoire, qui, à tout prélèvement ainsi défini associe le nombre de compositions qui sont défectueuses. 1. On effectue un prélèvement 12 fois de suite, les épreuves sont indépendantes 2 à 2 et il y a 2 issues : La composition est défectueuse p =

si elles sont de couleurs différentes, il reçoit alors 5 euros. On appelle gain du joueur la différence , à l'issue des 2 tirages, entre la somme reçue par le joueur et sa mise initiale (ce gain peut être positif ou négatif) . On désigne par X la variable aléatoire égale au gain du joueur. a) Quelles sont les valeurs prises par X ? b) Déterminer la loi de probabilité de X . c) Calculer l'espérance de X . Correction Partie A: 1. L'univers est l'ensemble des combinaisons de 2 boules parmi

est précédé par un point (lui permettant de rester "caché" si l'on utilise un simple ls). Ce fichier sert essentiellement à positionner par défaut toutes les variables d'environnement utiles au bon fonctionnement de votre environnement de travail comme le positionnement des chemins (path) par défaut. Il sert également à définir (via la variable ENV généralement valorisée via ENV=.kshrc) le nom du fichier qui sera exécuté juste après le .profile et qui sera lancé à chaque nouvelle fenêtre ou sous-shell

Gestion Semestre : IV Sections : A , B et C Module : Méthodes Quantitatives III Matière : STATISTIQUE III Responsable de la matière : Adil ELMARHOUM Traiter les trois exercices suivants : (Documents non autorisés) Exercice 1 On admet que la variable aléatoire X qui prend comme valeurs les résultats de la pesée d'un même objet donné suit une loi normale de moyenne et d'écart type inconnus. On a relevé dans le tableau suivant les résultats de 10 pesées d'un même objet : masse en grammes 72,20

(nombre de boules R), E(X) est du signe du trinôme 20  20  −2 ( 3n 2 + 7n − 180 ) = −2 ( 3n 2 + 7n − 180 ) = −2  n −  ( n + 9 ) qui est positif pour 0 < n < (donc au plus 6 boules R). 3  3  2. Si Y désigne la variable aléatoire qui compte le nombre de boules rouge à chaque tirage, Y suit une loi binomiale de B(20, p = n ). n + 10 On cherche n tel que P(Y ≥ 1) ≥ 0,999 ⇔ 1 − P(Y = 0) ≥ 0,999 ⇔ P(Y = 0) ≤ 0, 001 . Mais P(Y = 0) =   10    n + 10  20

z = r ( cos argz + isin argz )S Exemple : La forme trigonométrique de est : Dérivée Fonctions usuelles : Propabilités Espérance mathématique de la variable aléatoire = E(x) = p( x =x1 ) . x1 + ....... + p ( x=xn ) . xn Variance de la variable aléatoire = V(x) = p( x=x1 ) . ( E(x) - x1 ) ² + ........+ p ( x = xn ) . ( E(x) - xn )² L'écarte-type =

Chapitre 2 : le modèle de régression simple Introduction * Etude de la relation et de la dépendance entre deux variables : une variable explicative, exogène (X) et une variable à expliquer, endogène (Y) * Caractère linéaire (au niveau des coefficients) : modèle linéaire sous la forme d’une équation : linéarité dans les paramètres : Y = aX+b * Modèle aléatoire : terme d’erreur intégré : Y = aX + b + Ԑ 1. Présentation – spécification et hypothèses du modèle Yt = aXt + b +