Variable d'environnement

statistique se base sur l’observation d’un ensemble, d’une variable. L’ensemble étudié est appelé population (dans son acceptation la plus large - il ne s’agit pas forcément de personnes, mais peut être de voitures....) Un élément de la population est appelé individu ou unité statistique. B) Les caractères La population doit être définie de manière précise et rigoureuse. Elle est observée selon plusieurs phénomènes appelés caractères ou variables statistiques. Une population est étudiée selon un ou

structurel sur ce mod`ele en sp´ecifiant explicitement l’hypoth`ese nulle. (e) Donnez les deux statistiques de tests correspondantes aux approches d´ecrites en d). 4. Soit le mod`ele suivant: (25 pts) Y = Xβ + o` u X est une matrice de dimension N × K de variables explicatives et N (0, σ 2 I). On s’int´eresse `a l’hypoth`ese nulle suivante: Rβ = q. suit une loi (a) D´erivez l’estimateur du maximum de vraisemblance de β et σ 2 pour le mod`ele non contraint. (b) D´erivez maintenant l’estimateur du maximum

les algorithmes de la distance AB et du milieu d’un segment rABs connaissant les coordonnées des points A et B dans un repère orthonormé. I- Distance AB Voici l’algorithme en langage formalisé que l’on a écrit en cours : Algorithme: Distance AB. Variables : xA , yA , xB , yB , D Entrées : xA , yA , xB , yB Traitement a D Ð pxB ´ xA q2 ` pyB ´ yA q2 Fin Sorties : On affiche la valeur de D Et la procédure pour le programmer dans votre calculatrice : TI-82 Stats.fr Casio Graph 35 Préparation : Appuyer

Compilation: projet Mini compilateur Pascal COMPILATION MINI-PROJET MINI COMPILATEUR PASCAL EMSI Compilation: projet Mini compilateur Pascal STOCKAGE DES OBJETS SEMANTIQUES EMSI R. Oulad Haj Thami Compilation: projet Mini compilateur Pascal PROGRAM ::= BLOCK ::= CONSTS ::= VARS ::= INSTS ::= program ID ; BLOCK . CONSTS VARS INSTS const ID = NUM ; { ID = NUM ; } | ε var ID { , ID } ; | ε begin INST { ; INST } end •Les identificateurs et les constantes sont

de dépassement égale à ce risque ; Il existe 2 types de variables : Les variables qualitatives: sont des variables représentées par des qualités, telles que le sexe, le programme d’études ou en core l’état civil. Les variables qualitatives s’expriment en modalités. Les modalités sont comme des choix de réponses aux variables étudiées. Les variables quantitatives: sont quant à elles des variables representées par des quantités telles que l’âge, le poids et la taille

Si f est une fonction continue sur un intervalle I, alors il existe au moins une fonction F dérivable sur I telle que f soit la dérivée de F sur I. On dit alors que F est une primitive de f sur I Définition Générale: F est une primitive de f sur I si et seulement si F est dérivable sur I et si pour tout x dans I, F '(x) = f (x). |Par exemple, si f est définie que IR par: f(x) = 2x, on remarque que la fonction F définie sur IR par F(x) = x² admet pour dérivée f. F est une primitive de f sur

| |3-Participer à la prévision des ventes | |-Déterminer la corrélation de différentes variables avec le niveau des ventes | |-Évaluer la saisonnalité des ventes et réaliser des prévisions

benchmark orienté calculs scientifiques sous Windows Benchmarks sous Linux : lbs.sourceforge.net 3 4 noitammargorP te euqimhtiroglA - 2 ertsemeS - euqitamrofnI ecneciL Exemple : échange de deux valeurs entières // échange des valeurs de deux variables entier x, y, z; ... // initialisation de x et y z 0, c > 0 et d > 0 : T(n) = aT(n/b) + c*nk La relation entre a, b et k détermine la fonction T(n) comme suit : si a > bk, alors T(n) Θ (nlogb(a)) si a = bk, alors T(n) Θ (nk * log(n)) si a < bk, alors

Charge du condensateur Comparaison de la tension aux bornes du condensateur en fonction du temps avec l’équation théorique Graphique 1 : Charge du condensateur de 100 µF Équation expérimentale ti=0,528 s VC=-13,25e-0,8004t+8,855 VC=-13,25e-0,8004(t+ti)+8,855 VC=-13,25e-0,8004(t+0,528)+8,855 VC=-13,25∙e-0,423∙e-0,8004t+8,855 VC=-8,683∙e-0,8004t+8,855 VC=8,77 V 1-e-0,8004 s-1t s volts Équation théorique Il est possible de remarquer une petite différence

faire SPSS ? 2. Le traitement des données Traitement des données manquantes (missing values) Recodage de variables (exemple l’age en classes d’age) Dr Mohamadou Sall, IPDSR II. Que peut faire SPSS ? 3. L’analyse des données Analyse univariée : étude de la distribution d’une ou de plusieurs variables. - Analyse bivariée : étude du degré de liaison et/ou de corrélation entre deux variables - Analyse multivariée : ex : analyse causale (recherche de déterminants) Dr Mohamadou Sall, IPDSR II