Variable indépendante

fonction de la position où le taux de variation sera la vitesse du véhicule. Délimitation : Variable indépendante : temps (seconde) Variable dépendante : position (centimètre) Paramètre constants : la masse (20 grammes) CD1 Cr 1 : Représentation adéquate de la situation | A | B | C | D | E | L’élève propose une hypothèse vraisemblable | 10 | 8 | 6 | 4 | 2 | L’élève identifie correctement les variables et les constantes | 5 | 4 | 3 | 2 | 1 | Matériel * Chariot * ruban de papier

MAC - Module 1 - L’étude des fonctions LES FONCTION AFFINE, LA RÈGLE D’UNE FONCTION AFFINE, VARIABLES DISCRÈTES, VARIABLES CONTINUES, L’ORDONNÉE À L’ORIGINE, L’ABSCISSE À L’ORIGINE, LA RÉCIPROQUE D’UNE FONCTION, LE DOMAINE ET L’IMAGE (LE CODOMAINE), LES VARIABLES DÉPENDANTES ET INDÉPENDANTES, L’ÉTUDE DU SIGNE, LES EXTREMUMS (MINIMUM ET MAXIMUM), LES INTERVALLES CROISSANTES, CONSTANTES, DÉCROISSANTES, STRICTEMENT CROISSANTES ET STRICTEMENT DÉCROISSANTES. Une fonction affine est une fonction

d’intensité lumineuse donc l’intensité lumineuse sera moins grande. Identification des variables : Variable indépendante et ses valeurs : La variable indépendante est la distance, en cm, entre la source de lumière et le capteur d’intensité lumineuse. Les distances entre la source de lumière et le luxmètre seront : 10cm, 20cm, 30cm, 40cm, 50cm, 60cm, 70cm, 80cm, 90cm. Variable dépendante : La variable dépendante est l’intensité de lumière en W/m2.. Élaboration d’un protocole : Matériel :

hauteur en mètre de : 1. L’oratoire St-Joseph et 2. L’école d’optométrie en nous servant du sexant, de distance et quelques formules de trigonométrie. Identification des variables Notre variable dépendante est la hauteur du bâtiment à mesurer et la variable indépendante est l’angle à laquelle où on ne voit plus le bâtiment. La variable à contrôler est la distance qui nous sépare de l’oratoire/école d’optométrie. Schéma des édifices (de l’oratoire St-Joseph)   Cadre Théorique En nous basant

bouchon de caoutchouc. En utilisant la formule Fc= , on a trouvé que v=. En utilisant les mesures de la force moyenne trouvé a l`aide de Data Logger Pro et le rayon et la masse, nous avons pu calculer la vitesse. Variables : variable dépendante; la force centripète; ±0,001 Variable indépendante; le temps; ±0,01 Tableau des résultats : Force centripète (N) Rayon (m) Masse du bouchon (g) Vitesse (m/s) ±0,001N ±0,0005m ±0,01g 0,001m/s 1 0,767 0,300 19,70 0,109 2 1,329 0,300 19,70

Problématique de la détection de l'erreur. L'objectif consiste à aider l'élève à détecter l'erreur. Il s'agit donc tout d'abord de détecter la variable comportementale sur laquelle il faut agir pour détecter l'erreur, qu'il faut corriger. → Patrons de coordinations (cf Zanone). C'est la phase relative qui décrit un patron de coordination, c'est une sorte de variable du mouvement se mesurant en degrés. Le problème pour apprendre une nouvelle coordination revient donc à aider le sujet à détecter l'erreur

de la base des données : http://www.greqam.fr/spip.php?action=acceder_document&arg=457&cle=b3c83ca8 c29c4a00eb3bf3630c326c465767c989&file=xls%2Fprixlog.xls) Dans un premier temps, nous allons définir les variables: Variable expliquée : -PRIX: le prix moyen de logement en milliers d'euros Variable explicative: -STUDIO=1 si le logement est un studio si non 0 -T1 =1 si le logement est un type 1 si non 0 -T2 =1 si logement est un type 2 si non 0 -T3 =1 si logement est un type 3 si non 0 -T4 =1 si logement

ANALYSE STATISTIQUE : 16/09/2014 CHAPITRE 1 NOTIONS DE BASE,TYPES DE VARIABLE,STRUCTURE DES DONNEES I. Statistique et expérience 1) L'analyse de données 2) Exemple avec graphique ( réf manuel cours ) II. Population,individus ( ou sujets ),échantillon Sujet pas forcément des individus,peut être aussi des objets. DEUX ETUDES POSSIBLES : Recensement de toute la population Sondage sur un échantillon Les deux étapes d'un sondage Étude descriptive : décrire l'échantillon Étude inférentielle :

grande partie des illustrations viennent du site Internet de l’Université d’Ottawa (cours de Biostatistiques appliquées; © Antoine Morin et Scott Findlay) Quand utiliser l’ANOVA • • • • • Pour tester l’effet d’une variable indépendante “discrète” Chaque variable indépendante est appelée un facteur et chaque facteur peut avoir deux ou plusieurs niveaux ou traitements (ex: niveau d ’irrigation; température d ’élevage; région géographique, etc) Une ANOVA teste si toutes les moyennes sont égales

 FICHES ECONOMETRIE Modèle simple de regression linéaire : Yi la variable dépendante Xi la variable indépendante 0 la valeur de Yi quand X = 0 Composante linéaire 1 la pente de la droite i la composante de l’erreur aléatoire Estimation de la valeur de Y pour l’observation I : i la valeur estimée b0 l’interception estimée avec l’axe des ordonnées b1 l’estimation de la pente Xi la valeur de X pour l’observation i Méthode du moindre carré :