Variables Pivot

définition de la population, des unités, des caractères (variables)  Collecte des données: exécution de l’enquête  Apurement: vérification, contrôle, redressement…  Analyse: statistique descriptive, analyse des données multidimensionnelle, méthodes économétriques, etc.  Publication des résultats ESPRIT 2015- Zouhour Hammouda 3 Limites de la statistique descriptive *La statistique descriptive étudie une, deux ou trois variables *On s’intéresse aux caractéristiques de tendance centrale

ans c’est à dire que la durée de vie soit supérieur à 120 mois. D’où on obtient le calcul suivant : P(X 120) ⇡ 0, 037. La probabilité que la durée de vie du lave-vaisselle soit supérieur à 10 ans est d’environ 0, 037. Partie B 1. (a) Soit X la variable aléatoire qui compte le nombre de clients ayant pris l’extension et qui l’ont fait jouer. D’après l’énoncé chaque client ayant souscrit à cette garantie a une probabilité de 0, 115 de faire jouer cette garantie. X suit alors une loi binomiale de

est la valeur de la variable au-dessous de laquelle on trouve le quart de l'effectif. Si la série est discrète, c'est la valeur de la variable dont le rang est égal ou immédiatement supérieur au quart de l'effectif. Si la série est continue, on lit la valeur correspondant à 25 % de l'effectif sur le polygone des fréquences ou des effectifs cumulés. On peut calculer une valeur plus précise par interpolation linéaire. – le troisième quartile Q3, qui est la valeur de la variable au-dessous de laquelle

…à suivre… I.- Position du problème : Le modèle de régression linéaire multiple est de la forme : ero Y = a1 X 1 + a2 X 2 + L + ak X k + ε , où Y est la variable à expliquer,. ua X1,X2,…,Xk ce sont les variables explicatives. a1,a2,…,ak ce sont les paramètres du modèle. ni ε est l’erreur aléatoire, inconnue et centrée. Les variables Y, X1,X2,…,Xk et ε sont des vecteurs de n composantes. FP  x11     x 21   M  X 1 =  ; LLL;  xi1   M    x   n1   x1k     x2 k  

SERVICE ......................................................................................................3 IV- LE SYSTEME D’ATTENTE M/M/1/∞ .................................................................. 4 V- SYSTEMES D’ATTENTE A TAUX VARIABLES .................................................. 8 VI- EXERCICES ............................................................................................................ 10 Pr. K. Rahhali Page 1 sur 12 Files d’attente I- INTRODUCTION

événements . . . . . . . 1.2.1 Événement contraire . . . . . . . . 1.2.2 Intersection de deux événements . 1.2.3 Union de deux événements . . . . 1.3 Probabilité . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.4 Loi équiprobable . . . . . . . . . . . . . . 1.5 Variable aléatoire . . . . . . . . . . . . . . 1.6 Propriétés de l’espérance et de la variance . . . . . . . . . 2 2 2 2 2 3 3 4 5 7 2 Probabilité conditionnelle 2.1 Définition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 Représentation

P003-008R-9782100549412.fm Page III Jeudi, 18. novembre 2010 11:59 11 Table des matières Avant-propos IX 1. Distributions statistiques à un caractère © Dunod. La photocopie non autorisée est un délit. I. 1 Définitions 1 A. Population, individu, échantillon B. Variables 2 1 II. Représentations graphiques A. Distributions statistiqueset représentations graphiques B. Le diagramme « branche et feuille » 3 4 10 III. Les indicateurs statistiques A. Conditions de Yule B. Les indicateurs de tendance centrale et de

partants, chercher le nombre total de tiercés possibles, le nombre total de quartés et de quintés. Exercice 4 (Notion de variable aléatoire) On considère une loterie à la foire avec 30 billets dont 5 billets gagnent 15 € et 2 billets gagnent 50 €, le reste étant des billets perdants. On tire deux billets simultanément. a) Donner les diverses valeurs possibles de la variable aléatoire X décrivant tous les gains possibles.(On ne tiendra pas compte de la mise, prix d’achats des deux billets) b) Donner

permet de prélever un individu ω de Ω, fait de X une variable aléatoire que l'on supposera désormais quantitative . Exemple La taille des étudiants d’AES à l’université Jean Moulin Cette variable aléatoire suit une distribution de probabilité f(x) (masse ou densité de probabilité) Dans la suite, l'épreuve aléatoire consistant à choisir une unité au hasard dans Ω, est répétée n fois. A chaque tirage d'un individu ωi (1≤ i ≤ n), on applique la variable X, on obtient ainsi une valeur xi. On est donc en

mesurable 2-Le caractère. Le caractère ou variable statistique est la propriété sur laquelle porte l’étude statistique. qualitatif Discrèt : la variable prend un nombre fini de valeurs Le caractère statistique peut-être : quantitatif Continu : la variable prend toutes les valeurs à l’intérieur d’un intervalle. Le caractère est divisé en plusieurs classe ou modalité. Lorsque la variable est discrète, chaque classe est notée xi.