Exercices Statistique

CHAPITRE 1: SERIES STATISTIQUES A UNE VARIABLE 1- VOCABULAIRE DE BASE 1 – 1 - Population  Une population est l’ensemble de référence sur lequel porte les observations. Il peut s’agir d’un ensemble de personnes, d’animaux ou de choses. Considérons comme l’ensemble d’étude statistique, les machines à dactylographier stockées dans une salle. L’ensemble des machines à dactylographier de cette salle constitue une population statistique. 1 - 2- Individu  Un individu est l’élément

Devoir 5 - 05.02.09 Premi`re ES 1, Lyc´e Newton, Y. Angeli e e NOM : R´pondre aux questions sur la feuille d’´nonc´. e e e Exercice 1. (5 points) Quatre Lyc´es, not´s A,B,C et D comptent chacun le mˆme nombre d’´l`ves e e e ee de premi`re ES. Les moyennes en math´matiques des ´l`ves de premi`re ES e e ee e des quatre Lyc´e sont repr´sent´es ci-dessous par des diagrammes en boˆ : e e e ıte 1. Quel Lyc´e a l’´tendue de notes la plus faible ? e e 2. Dans quel(s) Lyc´e(s) un quart des ´l`ves au moins

Approche statistique classique     En 1954 Astrand et Ryming ont établi la formule classique FCM=220-age à partir d'une étude statistique sur l'ensemble de la population. A partir de cette fréquence maximale théorique on peut déterminer différentes zones. Zone aérobie entre 70% et 80%, zone du seuil anaérobie entre 80% et 90% de la FCM. On peut aussi utiliser la formule de Karvonen où FCE est la fréquence d'entraînement : FCE = FCR + ( FCM - FCR ) x ( % de l'intensité ) |Ce qui donne

SOMMAIRES D’OUVRAGES PARUS TITRE : MÉTHODES ACTUARIELLES DE L'ASSURANCE VIE (cours et exercices corrigés) AUTEUR : Christian HESS ÉDITEUR : ÉCONOMICA, PARIS DATE DE PARUTION : NOVEMBRE 2000 357 pages prix : 225 francs Sommaire Introduction Chapitre 1 : Définitions et mécanismes de base 1. Définition juridique succincte de l'assurance 2. Modélisation du risque et prime d'assurance 3. Quelques remarques sur le modèle 4. La probabilité de ruine de l'assureur 5. Réduction de la probabilité de ruine

------------------------------------------------- Travaux dirigés : Problèmes de statistiques Exercice 1 Les montants des ventes réalisées le 1er septembre 2007 par la poissonnerie Tramet sont présentés dans les deux premières colonnes du tableau ci-dessous. Montants € | Effectifs (ni) | Fréquences (ni)(%) | Centre declasse (xi) | Produitsni xi | [10 ; 15[ | 8 | 20 | 12,5 | 100 | [15 ; 20[ | 4 | 10 | 17,5 | | [20 ; 25[ | 16 | | | | [25 ; 30[ | 6 | | | | [30 ; 35[ | 4 |

INFO- APPLI AUX STATISTIQUES : LOGICIEL R CHAP 1 : Présentation I-Généralités 1) Présentation a) Origines Le logiciel R est un logiciel de statistique créé par Ross Ihaka et Robert Gentleman. Il est à la fois un langage informatique et un environnement de travail : - Les commandes sont exécutées grâce à des instructions codées dans un langage relativement simple - Les résultats sont affichés sous forme de texte - Les graphiques sont visualisés directement dans une fenêtre

MATHEMATIQUES SERIE G Programmes de mathématiques SERIES G - Année 2006 79 Introduction au programme de la sŽrie G Ce programme de MathŽmatiques de la sŽrie G couvre cinq grandes rubriques :Calculs numŽriques, Etude de fonctions, Statistique et ProbabilitŽ, Alg•bre et Programmation linŽaire et enfin les MathŽmatiques financi•res. Les activitŽs numŽriques am•neront l'Žl•ve ˆ ma”triser les mŽthodes de calcul (r•gles et algorithmes) et ˆ les rŽinvestir dans des situations concr•tes et

Statistiques Exemple : Dans une petite interrogation sur 5 points, les résultats de 23 élèves ont été : 1 ; 2 ; 4 ; 5 ; 2 ; 3 ; 5 ; 5 ; 2 ; 1 ; 5 ; 2 ; 2 ; 1 ; 4 ; 2 ; 5 ; 2 ; 2 ; 3 ; 5 ; 2 et 4. Ces notes dans le désordre constituent une série statistique. En classant ces notes par ordre croissant, on obtient une série statistique ordonnée. Série statistique ordonnée : … ;… ;… ;… ;… ;… ;… ;… ;… ;… ;… ;… ;… ;… ;… ;… ;… ;… ;… ;… ;… ; … ;… ; La moyenne de

Cours Classification Dhafer Malouche Ecole Sup´rieure de la Statistique et de l’Analyse de l’Information e D´cembre 2010 e ` TABLE DES MATIERES 1. Transparents du cours . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2. Examens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1 2.2 Examen 2009-2010 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . DS 2010-2011 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

ECOLE DES HAUTES ETUDES COMMERCIALES Module : Statistique de Gestion Niveau : 1ère année Master (TC) Groupes : 1, 2, 7 et 8 Année Académique : 2013/2014 Enseignant : KHERRI Abdenacer Site web : www.sg-ehec.jimdo.com Support pédagogique de cours N° 02 : Echantillonnage Plan du cours : 1. Introduction. 2. Terminologie. 3. Echantillonnage. 3.1. Définition. 3.2. Méthodes d’échantillonnage. 3.2.1. Méthodes probabilistes (Aléatoires). Echantillonnage aléatoire simple. Echantillonnage