William Gosset

Vendredi 11 Novembre 2011 COMPTE-RENDU TRAVAUX PRATIQUES COMPARAISON DE L’APPÉTENCE D’UNE ESPECE NATIVES ET INVASIVES POUR LE GASTÉROPODE HELIX ASPERSA. Plantago major Aline BLANDIN Anne-Sophie LANG L2 Biologie et Environnement Parcours Ecologie et Aménagement 1 Résumé Les plantes invasives constituent un sujet préoccupant pour l’écologue puisqu’elles entrainent une perte de la biodiversité. Pour comprendre ce problème nous avons étudié la palatabilité de deux espèces, celle

Université Rennes 2 Master de Statistique Année 2012/2013 Premier Semestre Régression linéaire Arnaud Guyader Ce cours est tiré des quatre premiers chapitres du livre de Pierre-André Cornillon et Eric MatznerLøber, Régression avec R, paru chez Springer en 2010. Table des matières 1 La régression linéaire simple 1.1 Modélisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Moindres Carrés Ordinaires . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Calcul des estimateurs de β1 et β2 . . . .

Cours 6 : Les statistiques avec R XVII- Généralités XVIII- Les formules XIX- Les sorties XX- Les fonctions génériques XVII- Généralités Fonctions d’analyse statistique disponibles Package « stats » : contient les fonctions d'analyse statistique classiques (tests d’hypothèses classiques, modèles linéaires, distributions, résumés statistiques, séries temporelles, analyses multivariées). Il est chargé au démarrage. Accessibles avec library(help="stats") Packages spécifiques : d'autres

SOMMAIRE I Introduction II Présentation Renault III Présentation variables exogènes IV Analyse de régression avec Excel 1) construction du modèle 2) Interprétation des résultats et prévisions A) Le coefficient de détermination R² B) Analyse de variance a) Validité du modèle R² b) Les coefficients de la variable, l’erreur type C) Analyse des résidus D) Prévisions VI Conclusion Introduction Nous avions pour objectif de réaliser l’analyse d’une variable

PACES et APMK UFR SMP UFC N. Rude, S. Bailly et A. Baroin 2010 APPARIEMENT ARBRE DE DECISION DU CHOIX DU TEST STATISTIQUE dans le cas d'1 variable quantitative ; d'1 variable quantitative et d'1 variable qualitative ; d'1 variable qualitative ; puis 2 variables qualitatives. TAILLE DES ECHANTILLONS TEST CONDITIONS D'APPLICATION HYPOTHESES PARAMETRE CALCULE OU OBSERVE PARAMETRE TABULE OU THEORIQUE CONCLUSION INTERPRETATION Estimation de la variance d'un échantillon ( ∑ xi ) ²  1 

Protocole de recherche d’inserts méta génomiques présentant des effets sur la croissance de cellules HT-29 (cellules épithéliales humaines de cancer de colon) I- préparation des lysats bactériens I-1. Principe Ce mode opératoire permet de préparer des filtrats comprenant le milieu de culture des bactéries cassées et des fractions membranaires. Ce protocole est adapté à un méta génome utilisant E.coli comme réceptrice et un fosmide exprimant la résistance au chloramphénicol. Il est appliqué

Cour de Statistiques Les statistiques à deux variables 1. Nuage de points Le point G est le « point moyen ». Il est le centre de gravité de l’ensemble des points. Il résume l’ensemble des points. La covariance est un nombre qui permet d’avoir une information sur le nuage et sur sa forme. Si la covariance est positive, la forme du nuage s’allongera de l’origine vers l’infini, si elle est négative, le nuage s’allonge du haut de l’axe des ordonnées vers l’axe des abscisses. Ajuster

I) PRESENTATION A. LE THEME Au travers de ce projet nous nous sommes intéressés à la consommation de tabac des fumeurs. Cela nous semble être un thème pertinent au vue de l’actualité et de la position que prend le gouvernement autour de cette problématique. Il s’agit en effet d’une question de santé publique. C’est également un intérêt personnel, qui nous a poussé à faire ce sujet. Etant tous trois fumeurs, il nous parait intéressant de connaitre la consommation des autres. B. LES QUESTIONS

Chapitre 2 Estimation de moyenne et de proportion Introduction : la notion d’estimation Soient deux constantes µ et σ, la moyenne de la population et son écart type. La moyenne d’un échantillon [pic][pic] et, s, son écart type, sont des variables aléatoires, car elles varient pour chaque échantillon. Comment la population peut elle être estimée par un échantillon ? Estimation ponctuelle Elle répond à ces questions : ▪ La moyenne d’échantillon [pic]est elle un

STATS POUR LES NULS 1. CONSTRUIRE UN PDP = il faut d’abord calculer toutes les différences entre les deux colonnes, puis faire la moyenne de toutes ces différences. Cette moyenne s’appelle dOBS et servira à faire le test T de Student. Dans un cas de comparaison entre deux groupes - si dOBS est positive c’est-à-dire que la moyenne du groupe 1 est supérieure à la moyenne du groupe 2 - si dOBS est négative c’est-à-dire que la moyenne du groupe 2 est supérieure à la moyenne du groupe 1 2