Variable locale

populations vulnérables auprès desquelles venir en aide, il convient de mener différentes enquêtes sur le terrain, auprès des populations, pour récolter des informations spécifiques (production, consommation, dépenses, …) au niveau national, régional, local et familial. Un recensement de l’ensemble de la population concernée est la plupart du temps irréalisable. Bien souvent la population est trop vaste pour être enquêtée dans sa totalité (ex : camps de 100 000 réfugiés), s’ajoutent aussi les moyens

1. UNIX et Scripts ................................................................................... 3 1.1. Initialisation ................................................................................................... 4 1.2. Les variables d'environnement.................................................................... 4 1.3. Les caractères spéciaux du shell ................................................................ 5 1.3.1. La génération des noms de fichiers.......

org/doc/contrib/Paradis-rdebuts_fr.pdf 3 4 Table des mati`res e 1 Variables, donn´es statistiques, tableaux, effectifs e 1.1 D´finitions fondamentales . . . . . . . . . . . . . . . . e 1.1.1 La science statistique . . . . . . . . . . . . . . 1.1.2 Mesure et variable . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.3 Typologie des variables . . . . . . . . . . . . . 1.1.4 S´rie statistique . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 1.2 Variable qualitative nominale . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Effectifs

org/doc/contrib/Paradis-rdebuts_fr.pdf 3 4 Table des mati`res e 1 Variables, donn´es statistiques, tableaux, effectifs e 1.1 D´finitions fondamentales . . . . . . . . . . . . . . . . e 1.1.1 La science statistique . . . . . . . . . . . . . . 1.1.2 Mesure et variable . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.3 Typologie des variables . . . . . . . . . . . . . 1.1.4 S´rie statistique . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 1.2 Variable qualitative nominale . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Effectifs, fr´quences

x ⎦ la partie entière de x et on rappelle que ⎣ x ⎦ est le seul entier vérifiant : ⎣ x ⎦ ≤ x < ⎣ x ⎦ + 1. On considère une variable aléatoire X définie sur un espace probabilisé (Ω, A, P) et qui suit la loi exponentielle de paramètre λ (avec λ > 0). On note F sa fonction de répartition. On pose X1 = ⎣ X ⎦ , X2 = ⎣ 10( X − X 1 )⎦ et l’on admet que X1 et X2 sont des variables aléatoires définies elles aussi sur (Ω, A, P). 1) a) Déterminer X1(Ω). b) Pour tout k de X1(Ω), exprimer P(X1 = k) à l’aide

la fonction f solution particulière de (E) telle que f (0) = 2 et f ′ (0) = −1. On obtient alors le système suivant : λ+µ =2 −λ + 4µ = −2 ⇔ λ =2 . µ =0 La fonction f est alors : f (x) = xe−x + 2e−x ⇔ f (x) = (x + 2)e−x . B. Étude locale d’une fonction 1. Le développement limité à l’ordre 3, au voisinage de 0, de la fonction exponentielle est : et = 1 + t + t2 t3 + + t3 ε(t) avec lim ε(t) = 0. t→0 2 6 En posant t = −x, on obtient : e−x = 1 − x + x2 x3 − + x3 ε(x)

Définition 2- Deux résultats de décomposition 3- Evènements indépendants 4- Exercices III- Variables aléatoires : généralités 1- Définitions 2- Variables aléatoires discrètes, variables aléatoires à densité 3- Couples de variables aléatoires 4- Variables aléatoires indépendantes 5- Exercices IV- Caractéristiques numériques des variables aléatoires 1- Espérance 2- Variance, covariance 3- Exercices V- Variables aléatoires usuelles 1- Loi de Bernoulli (p) 2- Loi binomiale (n, p) 3- Loi uniforme 4- Loi

mouvement Brownien s'il satisfait les conditions suivantes : 1. P {ω; B(0, ω) = 0} = 1. 2. pour tous 0 ≤ s < t, la variable aléatoire B(t)−B(s) suit une loi normale centrée de variance t − s, i.e. pour tous a < b, P (a ≤ B(t) − B(s) ≤ b) = 1 2π(t − s) a b e−x 2 /2(t−s) dx. 2 3. B(t, ω) a des incréments indépendants, i.e., pour tous 0 ≤ t1 < t2 < ... < tn , les variables aléatoires B(t1 ), B(t2 ) − B(t1 ), ..., B(tn ) − B(tn−1 ), sont indépendantes. 4. pour P-presque tout ω toutes

des commentaires . . . . . 3.3 Tableaux de données . . . . . . . . 3.4 Inspecter les données . . . . . . . . 3.4.1 Structure du tableau . . . . 3.4.2 Inspection visuelle . . . . . 3.4.3 Accéder aux variables . . . 3.5 Analyser une variable . . . . . . . 3.5.1 Variable quantitative . . . . 3.5.2 Variable qualitative . . . . 3.6 Exercices . . . . . . . . . . . . . . scripts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

et 6 sont rejetées (sauf hypothèse 5 acceptée au cycle IV pour l’état de santé général perçu) puisque les résultats indiquent que nos variables modératrices (soutien social au travail, demandes psychologiques, latitude décisionnelle) ne jouent pas un rôle significatif dans la relation entre la variable indépendante (sentiment d’insécurité d’emploi) et la variable dépendante (détresse psychologique, santé physique ou état de santé général perçu). Finalement, nos résultats indiquent que les conséquences