Variable régionalisée

0 -2 -4 2 4 x La réciproque de la fonction g : oui. La réciproque de la fonction i : non. La réciproque de la fonction h : oui. b) La réciproque d’une fonction sera une fonction seulement si à chaque valeur de la variable indépendante est associée au plus une valeur de la variable dépendante. La réciproque d’une fonction demeure une fonction s’il n’y a pas de changement de variation dans la fonction d’origine. 4. a) Le domaine est [0, 4] s et correspond aux moments qui définissent la phase de

. . . . . 1.3.2 La régression log-linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.3 Généralisation : GLM . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 Analyse discriminante logistique 2.1 le modèle logistique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1.1 Variable explicative continue . . . . . . . . . . . 2.1.2 Facteurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1.3 Définition générale . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1.4 Interprétation des coefficients β . . . . . . . . . 2.2 Rappels sur la méthode du maximum

de fraude l’amende est de cent euros. Claude fraude systématiquement lors des quarante trajets soumis à cette étude. Soit Xi la variable aléatoire qui prend la valeur 1 si Claude est contrôlé au i-ième trajet et la valeur 0 sinon. Soit X la variable aléatoire définie par : X = X1 + X2 + X3 + … + X40. 1) Déterminer la loi de probabilité de X.(0,5 pt) La variable aléatoire X correspond au nombre de fois que Claude est contrôlé au cours des 40 trajets. Les valeurs possibles de X sont : {0 ;

........................................................................................................................... 1 Introduction Un phénomène biologique sera entièrement déterminé si l’on connaît la loi de probabilité suivie par la variable aléatoire donnée dans la population. On a alors deux cas de figure : soit la loi de probabilité suivie par X est connue a priori et on vérifie a posteriori que les observations faites à partir d’un échantillon sont en accord avec elle. C’est le cas

LOI BINOMIALE I) Introduction La probabilité qu'un tireur atteigne sa cible est p = 3 . 4 1. On suppose qu'il fait deux tirs et on note X la variable aléatoire associant à cette épreuve le nombre de succès obtenus. (X = 0, 1 ou 2) a) Calculer la probabilité des événements [X = 0], [X = 1] et [X = 2]. (On pourra s'aider d'un arbre "pondéré" et on désignera par S les succès et E les échecs). 2 b) Calculer k =0 2. On suppose maintenant qu'il fait six tirs et on note Y le nombre de succès

alors (Vn) converge vers zéro. EXERCICE 2 (5 points) Candidats n'ayant pas suivi l'enseignement de spécialité Dans le plan orienté, on considère les points O et A fixés et distincts, le cercle C de diamètre [OA], un point M variable appartenant au cercle C et distinct des points O et A, ainsi que les carrés de sens direct MAPN et MKLO. La figure est représentée ci-dessus. Le but de l'exercice est de mettre en évidence quelques éléments invariants de la figure et de montrer

sciences mathématiques, USB N.R.Gueye 1/26 5.1 Introduction. Ce présent chapitre sera consacré à l’étude de la relation entre deux variables quantitatives. L’objectif sera donc d’étudier conjointement deux variables quantitatives X et Y issues d’une même population. On cherche plus précisément : à savoir s’il existe un lien entre ces deux variables? à savoir comment mesurer cette liaison, si elle existe? à trouver une fonction (on verra seulement le cas linéaire) qui nous permet de déterminer

de la variable Diriez-vous que vous êtes… (pas du tout, un peu, beaucoup) familier avec un ordinateur ? Type de variable | variable qualitative | Échelle de mesure | ordinale | Nombre de Familier ordi. | Familier ordi. | Total | pas du tout | 11 | un peu | 63 | beaucoup | 46 | Total général | 120 | moyenne | 2,3 | donc la moy est un peu familier avec l ordi | mode | 2 | au plus 50 % des gens sont familier avec ordi | mediane | 2 | | | | Nom de la variable | | De

à l’OCDE - actions et valeurs assimilées cotées sur une bourse de valeur d’un état de l’OCDE 16 /82 Régis LAVERDURE Mémoire ULP 2008 Pilotage d’un régime de retraite par capitalisation en points Parts de sociétés d’investissement à capital variable (Sicav) et de fonds communs de placement FCP - actions non cotées, parts et droits émis par une société ayant son siège dans un Etat de l’OCDE - actions des entreprises d’assurance, de réassurance et de capitalisation - titres participatifs émis

facteurs invariants (dans notre cas la variable EXT) Les estimateurs obtenus sont sans biais mais non efficaces Problème d’identification de l’impact des facteurs invariants dans le temps - Contrôle l’hétérogénéité non observable : Ui (aléatoire) Dimension temporelle et individuelle (variabilité intra et inter individuelle) Degrés de liberté : N*T-K Estimation par les MCO du modèle transformé Tient compte des facteurs invariants (dans notre cas la variable EXT) Les estimateurs obtenus sont efficaces