Variable quantitative

parait aussi nécessaire d’étudier avec soin les coûts qu’ils lui sont appropriés pour chaque cas. I- PROBLEMATIQUE : Dans ce projet, nous allons mettre l’accent sur l’étude d’une file d’attente qui se constitue dans un organe de service variable .Les clients (navires) appartiennent à deux classes distinctes, l’une d’entre elles étant prioritaire .le service est effectué dans l’ordre des arrivées à l’intérieur de chaque classe et dès que possible. Dans la majorité des systèmes

façon générale, effectuer un sondage, c’est-à-dire étudier les caractéristiques d’une population à partir d’un échantillon qui en est issu .est une démarche souvent indispensable pour des raisons techniques (cas ou on ne peut physiquement mesurer la variable étudiée sur l’ensemble de la population par exemple : contrôle de qualité..) ou économique (cas de sciences sociales ou effectuer une étude exhaustive c’est-à-dire un recensement sur tous les éléments de la population) Cependant tout sous-groupe

économistes ont pendant un temps affirmé que le problème n’en était pas un car la monnaie ne fait que circuler. Ce n’est en réalité pas le cas comme le montrera Keynes, avec la thésaurisation. 1) La théorie quantitative de la monnaie 1.1 Les origines La théorie quantitative est un morceau incontournable de l’analyse monétaire. Cette théorie a des origines lointaines. Il faudra attendre le XIXème siècle pour qu’elle soit formalisée. Les premières perceptions de cette théorie datent

modèle linéaire. Données qualitatives, Analyse tabulaire, Régression logistique, Régression linéaire La régression sur données qualitatives a d'abord été pratiquée dans des milieux scientifiques qui traitaient des données biologiques, variables quantitatives et qualitatives mélangées : démographie, écologie, épidémiologie. Préalablement à la régression, le modèle logistique mis au point par Verhulst l'a été dans le cadre de la démographie au 19e siècle et celui qui a inventé le terme logit (Berkson

mathématique représentant les phénomènes à étudier. Par ailleurs, les faits empiriques concernent des évènements du monde réel qui sont liés aux phénomènes étudiés. Ces faits conduisent à un ensemble de données statistiques. Ces données peuvent être quantitatives ou qualitatives. D’une façon générale, les données doivent être affinées et traitées de différentes manières pour les rendre adéquates à une utilisation économétrique. L’étape suivante est celle de l’estimation du modèle. Cela nécessite un

données sont contenus dans le fichier credit.txt, et présente un jeu de données de 100 observations. Nous définissons préalablement la variables X telle que X = revenu par tête dans le ménage (income.per.dependent). 1. Représentation de la variable X(Income.per.dependent) à l’aide d’une boite à moustache La représentation graphique de la distribution de la variable X à l’aide d’une boite à moustache nous donne le graphique suivant : Interprétation de résultat: Min 1st Qu Median

Théorème de Bayes 4 • Variables aléatoires réelles 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 Généralités sur les variables aléatoires Fonction de répartition Densité de probabilité Discontinuités d’une fonction de répartition et lois discrètes Loi de probabilité d’une variable aléatoire Y fonction d’une variable aléatoire X Indépendance de deux variables aléatoires Moments d’une variable aléatoire 5 • Lois de probabilité discrètes 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 5.7 5.8 5.9 Définition d’une variable discrète Loi de Dirac

journaux, etc., - de colonnes de variables : quantitatives (âge, taille, nombre d'employés, etc.). Pour obtenir une meilleur représentation des données, on prend les premières composantes principales. L'ACP peut être faite sur des données brutes ou sur des données réduites. Le but de cette méthode est de : - décrire et représenter les ressemblances entre les individus par rapport à l'ensemble des variables - décrire et représenter les corrélations linéaires entre variables. On applique usuellement une

projection : approche géométrique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3 Représentations graphiques et aide à l’interprétation . . . . . . . . . . . . . . 3.3.1 Les individus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3.2 Les variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.4 Exemple . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.5 Propriétés asymptotiques des estimateurs de composantes principales . . . . . 3.6 ACP par

factorielle de variance 1. LES PLANS EXPERIMENTAUX A. Notion de variables en psychologie La variable est ce qui VARIE, soit toute modification qui intervient soit au niveau des situations (ex : un groupe expérimentale + 1 groupe contrôle) ou au niveau des caractéristiques des sujets (ex : la motivation, la CSP, l’âge…) ou au niveau des conduites ou des comportements des sujets. A1. La variable indépendante = VI C’est la variable que l’expérimentateur tient sou son contrôle, elle peut être propre