William Gosset

1 Exercice II II. On dispose de données (fichier « aviation87.xls », section Exemples pour Excel) concernant le transport aérien en 1987, et indiquant pour 50 compagnies occidentales : Q L K PP On envisage le modèle (1) logQ = α + β.logL + γ.logK + ε l’offre de transport (en tonnes.kilomètres) l’effectif le poids de la flotte (en tonnes) le caractère public ou privée de la compagnie où l’aléa ε est supposé suivre les conditions des mco avec normalité. 1° Commenter brièvement ce modèle en

Relation entre taille et poids Fathallah Ines Résumé : L'objectif de cette note est de l'existence d'une relation entre la taille et le poids d’un individu. Cette étude est faite à partir d'un échantillon de 34 jeunes patient et utilisant un modèle de régression linéaire. Ce modèle a mis en évidence une relation linéaire entre ces deux variables. 1. Introduction : Existe-t-il une relation entre la taille d’un patient et son poids ? Nous disposons pour répondre à cette question d'un jeu

Modélisation Statistique Régressions linéaires AGENEAU Louis, AKUE Adovi, BONDU Baptiste, CAILLAUD Alexandre 27/04/2014 Sommaire Sommaire ................................................................................................................................................ 1 Introduction............................................................................................................................................. 2 Régression linéaire simple ..................

ECONOMETRIE (*) Hélène Hamisultane I/ QU’EST CE QUE L’ECONOMETRIE ? II/ LE MODELE DE REGRESSION SIMPLE II.1/ Méthode d’estimation des Moindres Carrés Ordinaires (MCO) II.2/ Hypothèses et propriétés des estimateurs des MCO II.3/ Critère de jugement de la qualité de l’ajustement d’un modèle : R² III/ LE MODELE DE REGRESSION MULTIPLE III.1/ III.2/ III.3/ III.4/ Méthode d’estimation des Moindres Carrés Ordinaires (MCO) Hypothèses et propriétés des estimateurs des MCO Critère de jugement

Analyse de données Introduction: L’analyse des données concerne en le traitement des données quantitatives(chiffres) ou qualitatives(textes). |CHAPITRE I : Construction des BDD et Calcule d’échantillons etudiées | Contenu: ************************************************************************************************************** 11) Choix et construction des populations de données

Carte de contrôle Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Aller à : Navigation, rechercher Une carte de contrôle est un outil utilisé dans le domaine du contrôle qualité afin de maîtriser statistiquement les procédés de fabrication. Elle permet de déterminer le moment où apparaît une cause assignable entraînant une dérive du processus de fabrication. Ainsi, le processus sera arrêté au bon moment, c’est-à-dire avant qu'il ne produise des pièces non conformes (hors de l'intervalle de tolérance)

EXERCICES : ESTIMATION D’UNE MOYENNE Exercice 1 Un complexe cinématographique diffuse les 3 films suivants, "Kill Joe 4", "Le 6° élément" et "Quand la mer monte". Les spectateurs ont été invités à donner une note de 1 (je n'aime pas) à 10 (j'aime à la folie) sur le film qu'ils ont vu. On obtient les résultats suivants : Kill Joe 500 5 16,03 Le 6° élément Quand la mer monte 400 100 5,5 8,5 6,26 0,4994 n x s² 1. 2. 3. Expliquer ce que représentent n, x et s². Que peut-on déjà observer sans faire

4) Application: cas ou l'écart type de la population n'est pas connu a) test unilatéral explication sur un exemple : On considère une population de bégonias. On admet que la hauteur est normal ou quasi-normal. On prélève au hasard 10 pots et on mesure la hauteur des plants. Ces mesures sont réalisés indépendamment l'une de l'autre ? La moyenne de l'échantillon est 41 cm et l'écart type est de 1,8 cm. Est-il possible au seuil de 5% de conclure que la hauteur moyenne de la population est >

Une approche pour rendre calculable P(Y/X) Ricco RAKOTOMALALA Equipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC 1 Théorème de Bayes Probabilité conditionnelle Estimer la probabilité conditionnelle P (Y = y k / X )= = P (Y = y P (X / Y = y k ) P (X ) P (Y = y k ) × P ( X / Y = y k k )× ) k ∑ K k =1 P (Y = y k )× P (X /Y = y ) Déterminer la conclusion = déterminer le max. y y k * = arg = arg max k P

LA PRATIQUE SPORTIVE ET L’INSATISFACTION CORPORELLE. Résumé Cet article concerne l’influence de la pratique sportive sur l’insatisfaction corporelle et donc sur l'image corporelle. La population concernée par cette recherche est constituée exclusivement d’étudiantes, dont l’échantillon qui en est extrait est composé de 64 participantes. Afin de vérifier l’hypothèse opérationnelle selon laquelle la pratique sportive permettrait d’améliorer l’image corporelle, un questionnaire a été élaboré