Variables Pivot

pour renvoyer et terminer le programme. Les variables qu'on utilise dans les fonctions, on ne peut pas les utiliser ailleurs. Une fois sortie de la fonction, la variable est oubliée. La méthode c'est une fonction qu'on définit dans une classe. CLASSE : C'est la définition, l'objet c'est l'instanciation de la classe. class nom de la classe : (classe : être un entier, 3 : c'est l'objet) Typage dynamique : pas besoin de dire quel est le type de la variable. Typage statique : on doit le dire. Dans

des objets ou données élémentaires comme par exemple des littéraux, des constantes ou des variables. 1°) Littéral. C’est une valeur de type numérique ou alphanumérique. Exemple : 11 ; 20.6 ''Bonjour'' 2°) Constante et variable. Une constante est un objet qui ne peut pas être modifié par l’algorithme. Une variable est un objet appelé à subir des transformations au sein de l’algorithme. Constante et variable se caractérisent par : Un identificateur : nom de l’objet . Une valeur : contenu de l’objet

déterminer, à l’aide d’un algorithme, la plus petite valeur de l’entier naturel n telle que un > p. Recopier l’algorithme ci-dessous et le compléter par les instructions de traitement et de sortie, de façon à afficher la valeur cherchée de l’entier n. Variables : u est un réel p est un réel n est un entier Initialisation : Affecter à n la valeur 0 Affecter à u la valeur 2 Demander la valeur de p Traitement : Sortie : Partie B 1) Déterminer la forme algébrique z1 . 2) Déterminer la forme exponentielle

grandeur par rapport à la variation relative d’une autre grandeur ». Marge d’influence d’une variable sur une autre variable. Au numérateur on pose la variable (ou grandeur) « dépendante ou effet » au dénominateur la variable (ou grandeur) « déterminante ou cause ». - Ex. : o Dc (Dépense de consommation), variable dépendante, passe de 80 à 88. o Rm (Revenu des ménages), variable déterminante, passe de 100 à 102. o On pose : • [(∆Dc/Dc)x100]/[(∆Rm/Rm)x100]

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

et les moyennes ainsi que les techniques graphiques qui nous permettent de présenter des informations sous forme visuelle sont des exemples de statistiques descriptives. Cette branche des Statistiques peut également décrire la relation entre des variables, comme les tableaux de pourcentage. Elles impliquent la perte de certains détails. Les SD permettent de condenser l’information, en d’autres termes, ils nous aident à réduire l’information de sorte que nous puissions la comprendre et l’utiliser

étudiants ou les camemberts) - les variables ou caractères statistiques : critères permettant de décrire la population observée (exemple : la nationalité, le revenu des parents, la taille des camemberts…) - les modalités ou classes : situations que présente la variable (exemple de la variable nationalité : française, allemande, exemple de la forme des fromages : rond, bûche, carré…) b) Types de variable [pic] • Les variables qualitatives Une variable qualitative a des modalités qui ne

; 1[. Nous allons commencer par tester l'algorithme suivant : Entrée : Déclarer une nouvelle variable : hasard Traitement : AFFECTER à hasard la valeur : random() Sortie : AFFICHER la variable hasard Lancer l'algorithme plusieurs fois, observer ce qui se passe, appeler le professeur. II) Simulation du jeu de pile ou face a) Expliquer ce que fait l'algorithme suivant. Entrée : Déclarer une nouvelle variable : hasard Traitement : AFFECTER à hasard la valeur : random() Sortie : SI 0 < hasard < 0,5 AFFICHER

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

information résumée sur la variable que l’on étudie. B) Les données sont strictement équivalentes d’une personne à une autre. C) Une population est un ensemble d’effectif limité, l’échantillon est une série exhaustive de tous les individus limités. D) La randomisation est le moyen idéal pour ne pas effectuer de biais d’échantillonnage. E) Aucune de ces réponses n’est correcte. QCM 2 : A propos des variables. Donnez les vraies. A) La présence de mycoses vaginales est une variable qualitative ordinale.