Variable régionalisée

calculer (x) avec un nombre négatif , on utilise la propriété : Pour tout réel x on a : (- x) = 1 - (x) Si X est une variable aléatoire suivant la loi N(0 ; 1 ) on a : p(- x X x) = 2 (x) - 1 Exemple : (-1,2) = 1 - 0,88493 = 0,11507 Pour calculer p( X x ) où X est une variable aléatoire suivant la loi normale N( m ; ) , il suffit de faire le changement de variable T = (X - m)/ puisque la variable aléatoire T suit alors une loi normale centrée réduite. Exemple : calculons p( X 3,2 ) sachant que X suit une

Laboratoire d'analyse du comportement du consommateur (LABACC) RÉSUMÉ Le but de cet article est, d’une part, d’offrir une définition conceptuelle – assortie de multiples illustrations – de ce que sont les variables médiatrices et modératrices ; et d’autre part, d’expliciter la manière dont ces variables doivent être traitées au plan statistique. Des exemples concrets de chaque cas envisagé théoriquement sont également repris dans l’article. Mots clés : Modérateur, médiateur, modération médiatisée, médiation

statistiques les plus accessibles (souvent biaisés) B- Les sondages par quotas Cette méthode consiste à respecter, dans la constitution de l’échantillon, certaines proportion de la population. Attention, pour qu’il fonctionne, il faut que les variables sur lesquelles sont fondées les quotas soient fortement reliées aux comportements étudiés. De plus, il existe trois problèmes fondamentaux : Quotas de qualité, mis à jour Possible biais de sélection opéré par le sondeur (homme interrogera plutôt

 Calculer , la probabilité de l'évènement  sachant l'évènement  réalisé. En donner une valeur arrondie à 10-4.  5. On interroge successivement et de façon indépendante quatre élèves pris au hasard parmi les élèves de l'établissement. Soit  la variable aléatoire qui donne le nombre d'élèves favorables à une répartition des cours plus étalée sur l'année scolaire. Le nombre d'élèves étant suffisamment grand, on considère que  suit une loi binomiale.      a) Préciser les paramètres de cette loi binomiale

stochastique Définitions Définition 1.1 Soit T = ∅. On appelle processus stochastique définie sur (Ω, F, P) à valeurs dans (E , β), le terme Ω, F, P, (Xt )t∈T constitué par (Ω, F, P) qui est un espace de probabilité et d’une famille (Xt )t∈T de variables aléatoires définies sur (Ω, F, P) à valeurs (E , B). L’espace (Ω, F, P) est appelé espace de base et (E , B) est dit espace de phase ou espace des états du processus. Exemple 1.1: On considère N lancers indépendants d’un dé à six faces non pipé

source separation, Invertible mixture, Blind parameter estimation, Interval analysis, Derivative of random signal, Separability, Blind identifiability Notations P(Ω) : ensemble des parties de l’ensemble Ω. R = R ∪ {−∞, +∞} . V : ensemble des variables aléatoires. RR : ensemble des signaux déterministes défini sur R à valeur dans R. S : ensemble des signaux aléatoires. S : ensemble des signaux aléatoires stationnaires, ergodiques et lisses. n I n (ou Is ) : ensemble des n signaux aléatoires

CCF n°1 Durée : 2h00 Matériel fourni : formulaire de mathématiques Tous les calculs doivent figurer sur la copie. La note tiendra fortement compte de la rédaction qui devra donc être particulièrement soignée. Exercice 1 : Statistiques à deux variables Le tableau suivant donne l’évolution de la population de l’Inde de 1951 à 1991. Année 1951 1961 1971 1981 1991 Rang 1 2 3 4 5 Population (en millions) 361 439 548 683 846 Sauf consigne particulière, les résultats seront arrondis au millième

ANIMER CHAPITRE 3 LA MISE EN ŒUVRE ET L’EVALUATION D’UNE ACTION PROMOTIONNELLE Une opération promotionnelle implique l’utilisation des techniques promotionnelles pour valoriser l’offre sur une période limitée dans le temps. Pendant l’opération, il faut être vigilant sur les différents points de contrôle (présentation, stock, prix et règlementation) pour être réactif. Après l’opération, il est nécessaire de faire un bilan quantitatif et qualitatif de l’action pour conditionner la réussite des actions

exactes : A et C 4 Exercice 4 – Soit la fonction f définie par :  1  si x  a ; b  f x   b  a  0 si x  a ; b   où x   , a   , b   et a  b Quand f est une densité de probabilité, on note X1 la variable aléatoire associée à f. On note X2 la variable aléatoire égale à la transformation linéaire suivante de X1 : X2 = 3 X1 +1. 1- Parmi les propositions suivantes, laquelle est (ou lesquelles sont) exacte(s) ? A) f x  est toujours une densité de probabilité. B) Si a

nombre de variables indépendantes, ne semble plus adéquat lorsque des événements rares ou extrêmes deviennent normes, comme lors de la crise des Subprimes. A ce titre, la Value-at-Risk, qui peut se définir comme le quantile déterminant la plus grande perte que peut subir un portefeuille avec une probabilité d'occurrence déterminé, permet de mesurer ce risque extrême. La théorie des valeurs extrêmes (TVE), étudiée dans le cadre de la recherche d'évènements rares d'une suite de variable s aléatoires