Void type

Lois limites Echantillonnage 1 Lois Limites 1.1 Exemple On considère X1, . . . , Xn ,n variables aléatoires indépendantes et de même loi, de moyenne m et d'écart type s. Soit alors = m et = s 1.2 Deux théorèmes fondamentaux Th 1 : Loi faible des grands nombres Soient X1; X2 ; . . . Xn n variables aléatoires indépendantes et de même loi de moyenne m alors la variable aléatoire vérifie pour tout réel positif e : Signification: Lorsque n devient très grand, le

bibliothèque vous permet d’utiliser des questions enregistrées classées par thèmes dans Sphinx, utilisez cette possibilité ! Double -cliquez ici pour rédiger votre première question Cliquez ici lorsque toutes vos questions sont saisies Choisissez le type de la question (voir cours). Permet de passer à la question suivante Saisissez ici les modalités c’est-à-dire les réponses possibles. Par exemple pour la question “ Sexe ” il faudra saisir :Féminin ;Masculin 4 Attention : les questions

sens de l'action n'est pas uniforme puisque ses orientations dépendent des degrés de conscience plus ou moins élevés qu'il répertorie sous 4 idéal-types même si l'action est en fait la combinaison de plusieurs orientations. B. Motivations et idéal-type. 1. L'approche weberienne privilégie la recherche des motivations de l'acteur. Celles-ci peuvent être rangées en deux catégories : celles qui sont invoquées par les acteurs et celles qui sont découvertes par le chercheur. Néanmoins, les individus

EXERCICE SPSS 1) Données pour test T de Student : un échantillon unique Hypothèses H0 : m=m0 donné H1 : m0 ≠ m1 Statistiques sur échantillon unique | | N | Moyenne | Ecart-type | Erreur standard moyenne | temps en min | 21 | 8,397 | 1,1011 | ,2403 | Test sur échantillon unique | | Valeur du test = 8 | | t | ddl | Sig. (bilatérale) | Différence moyenne | Intervalle de confiance 95% de la différence | | | | | | Inférieure | Supérieure

processus non linéaires ARCH et de sa généralisation naturelle : la classe des processus GARCH. Nous étudierons les différences entre ces processus avec les propriétés des processus linéaires, notamment du type ARMA. Ensuite, nous étudierons le problème de l'estimation et de l'ajustement d'un modèle de type GARCH, où l'estimation par maximum de vraisemblance jouera un rôle prépondérant. 1. Modélisation ARMA sur

-Graphique en bâtons, et graphe en secteurs. b- Variable quantitative (échelle) : • Histogramme • Mesures de la tendance centrale (moyenne, mediane, mode) • Indices de dispersion (etendue, variance, ecart-type) • Boite à moustaches • Forme (indice d’symétrie ) • Distribution normale (symétrique) Mesures de la tendance centrale : • La tendance centrale est une mesure qui indique où se trouve la majeure

Le quantile . . . . . . . . . . 3.2 Les param`tres de variabilit´ . . . . e e 3.2.1 L’´tendue . . . . . . . . . . . e 3.2.2 L’intervalle inter-quartiles . . 3.2.3 L’´cart moyen . . . . . . . . . e 3.2.4 La variance . . . . . . . . . . 3.2.5 L’´cart-type . . . . . . . . . . e 3.3 Les param`tres de forme . . . . . . . e 3.3.1 Coefficient de sym´trie . . . . e 3.3.2 Coefficient d’aplatissement . 3.4 Les param`tres d’association . . . . e 3.4.1 Covariance . . . . . . . . . . 3.4.2 Coefficient de corr´lation

Chapitre 3 Interaction lumière-matière 2011-2012 Activité documentaire : la lumière solaire Voici un extrait du livre d’André Brahic « Lumières d’étoiles »: La lumière blanche mélange toutes les couleurs de l’arc-en-ciel. Comme on passe continûment d’une couleur à une autre en changeant graduellement de nuance, on dit que la lumière blanche possède un spectre continu. C’est le cas de la lumière émise par un corps chaud qui contient toutes les couleurs à des doses différentes. Plus la température

affirmations non justifiées, des définitions du cours mal comprises... Rappelons que la rigueur, la précision, mais aussi la concision de la rédaction sont des éléments essentiels dans l'appréciation d'une copie. Avec une moyenne de 9,98 et un écart-type de 4,99, cette épreuve s’est révélée très classante. Ce problème propose d’étudier un modèle très simplifié d’évolution des intentions de votes au sein d’une population. On imagine qu’il n’y a que deux candidats A et B, et que chaque jour une personne

SAINT GOBAIN – ESSILOR INTERNATIONAL Sommaire Présentation I- Etude de la rentabilité A. Moyenne générale B. Moyenne par cycles II- Etude du risque A. Ecart-type B. Médiane C. Quartile D. Intervalle interquartile relatif III- Caractéristiques de forme A. Coefficient d’asymétrie B. Coefficient d’aplatissement Conclusion Annexes : 1- Courbes générales d’Essilor International et Saint-Gobain 2- Tableaux