Variance

mode. 2. La médiane. 3. Les quantiles. 4. La moyenne. II. Caractéristiques de dispersion. page 21 1. L'intervalle de variation. 2. Les intervalles interquantiles. 3. L'écart absolu moyen. 4. L'écart-type - La variance. 5. Variances intra et interpopulations. 6. Remarque : comparaison des séries statistiques III. Caractéristiques de forme et de concentration. page 23 1. Les caractéristiques de forme. 1.1. L'asymétrie. 1.2. L'aplatissement. 2. La

Expérience 4 propriétés 1- une série de n tirage identique 2- 2 événements possibles, succès ou échec 3- probabilité Succès P, Éches 1-P 4- tirages indépendants Notation X~B(n,p) Formule : P(X=x) = (nx)px (1-p)n-x Espérance : E(x) = n*p Variance : Var(x) = n*p*(1-p) P(x succès) = nb d’essai * [pr succès]nb succès x [pr échec]nb échec nb succès n (total) C = n! = nombre de combinaisons k (sélection) k! x (n-k)! Loi de Poisson Utilisé

Cependant, s’il n’est pas possible d’obtenir un échantillon homogène, elle peut être évaluée au moyen d’échantillons préparés artificiellement ou d’une solution échantillon.10 La fidélité d’une procédure analytique est en général exprimée en termes de variance, d’écart type ou de coefficient de variation d’une série de résultats de mesure.10 Répétabilité La Répétabilité est la fidélité obtenue dans des conditions opératoires identiques et dans un court intervalle de temps. Elle est également appelée fidélité

Chocolat Noir 1639 7,5 99,4 9,2 5 0,4 1,9 1,8 2,1 23 2,6 260 1,3 440 11,2 Fitness Chocolat 1639 7,5 99,4 9,2 5 0,4 1,9 1,8 2,1 23 2,6 260 1,3 440 11,2 Moyenne 1674,11 8,29 81,91 7,76 5,06 0,38 1,67 1,29 1,40 16,20 1,75 194,07 1,00 340,43 8,80 Variance 20744,65 5,26 302,64 34,29 16,16 0,04 0,02 0,22 0,34 33,00 0,46 4499,22 0,22 13389,10 8,26 Ecart-type 144,03 2,29 17,40 5,86 4,02 0,19 0,14 0,47 0,58 5,74 0,68 67,08 0,47 115,71 2,87 Valeurs énergétique (kJ) Protéines (g) Glucides totaux (g)

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ` TABLE DES MATIERES 6 2.2.1 L’´etendue . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.2 La distance interquartile . . . . . . . . . . . 2.2.3 La variance . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.4 L’´ecart-type . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.5 L’´ecart moyen absolu . . . . . . . . . . . . . 2.2.6 L’´ecart m´edian absolu . . . . . . . . . . . . Moments . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1) est la probabilité de l’événement formé de toutes les issues « La face affichée est 1 » et « La face affichée est 2 ». Le dé étant équilibré on a : 𝑃(𝑋 = 1) = 1 3 Probabilités et statistiques 1° Spé 3/4 II. Espérance, variance et écart-type a. Espérance d’une variable aléatoire DEFINITION L’espérance mathématique d’une variable aléatoire 𝑋 prenant les valeurs 𝑥1, 𝑥2, … , 𝑥𝑟 avec les probabilités respectives 𝑝1, 𝑝2

ésultats • Suivi / Rapports : qui est la mesure finale des performances et la diffusion de  l'information Système de management Tout le système est conçu autour d'une notion  fondamentale : la variance ! La variance, c'est le potentiel  d'amélioration disponible. Suivre la variance, c'est s'offrir la chance d'identifier les causes des contre­performances et d'y remédier. Les comportements du manager 1. Donner une direction Donner des instructions sur les  méthodes utiles ou recommandées 

de l’espérance mathématique. Selon les choix stratégiques de ses dirigeants, l’entreprise peut ensuite privilégier la rentabilité en acceptant le risque, ou préférer la sécurité, avec une rentabilité moindre. B. Rappels mathématiques Espérance, variance et écart type peuvent être calculés directement à l’aide d’un tableur ou d’une calculatrice. a. Probabilité On associe à chaque hypothèse de flux de trésorerie une probabilité entre 0 et 1, correspondant à l’estimation des chances de réalisation

notre cas, cela donne : y = 1489. D'où le nouveau tableau : Minimum Premier quartile Médiane Moyenne Troisième quartile Maximum Nouveaux Salaires en € m = 1050,4 Q1 = 1234 me = 1438 x = 1489 Q3 = 1846 M = 3886 II) Moyenne, variance et écart-type Dans ce paragraphe, nous utiliserons une nouvelle notation. Soit (zi )1iN une série statistique. Certains de ces réels peuvent être confondus. Notons p le nombre de valeurs de la série (1  p  N) et, pour tout i Î 1 ; p, notons

utilisée pour étudier la relation entre ces deux variables est la régression linéaire simple, qui suppose un modèle de la forme : Yi = a + b Xi + εi pour i=1, … , n Où les erreurs aléatoires εi sont non corrélées, de moyenne nulle et de variance σ2 .Cette méthode possède certains avantages : elle est facile à interpréter et, lorsque les postulats sur les résidus sont vérifiés, elle permet de faire des tests d'hypothèses sur les paramètres. Par contre, il arrive que la linéarité de la relation