Moyenne glissante

classification et segmentation telles que les analyses factorielles, les classifications, les analyses du voisin le plus proche et de fonction discriminante. En outre, SPSS Statistics Base offre une large variété d’algorithmes pour la comparaison des moyennes et des techniques prédictives telles que le test-t, l’analyse de la variance, la régression linéaire et la régression ordinale. Le module Statistiques avancées décrit les techniques souvent utilisées dans la recherche biomédicale et expérimentale

2- Moyennes mobiles: Une moyenne mobile correspond à une moyenne arithmétique glissante qui permet d’éliminer les effets de la saisonnalité. La détermination de la moyenne mobile dépend de la périodicité, deux cas de figure sont à distinguer : * Pour la périodicité impaire : Exemple : Le quadrimestre, (3 quadrimestres dans l’année). Soit une série statistique composée de 10 observations Q1, Q2…Q10. Calculez la moyenne mobile, ou les moyennes mobiles pour cette série statistique. Y’1 =[Q0+Q1+Q2]/3

Déterminer la pression finale : Faire dérouler le tableau ens.#2 et sélectionner les 5 dernières données. Noter la moyenne 2-Déterminer la pression initiale et la température moyenne de la solution : a) Choisir l’ens.#1 sous données en cliquant dans la fenêtre configuration. b) Noter la première valeur de pression qui est dans le coin inférieur droit. c) Noter la température moyenne de la solution au bas du tableau. 3-Ajustement de la pression initiale et finale dans les calculs : a)Cliquer

fraction sur les variables . soit une population du 160 entreprise, 20% de ces entreprises répresent 80% du CA ,on reconstruire 2 states: Premier states de grande entreprise 32 , c-a-d 20% de 160 Deuxieme states des petites et moyenes entriprises representent la difference 1: on construit donc échantillon, on interroge l’integalité de la premier state, c-a-d les grandes entreprises.on l’appelle [pic],les risque rélative à la strate est de 0%, car on a interrogé toutes les mondes

CENTRALES) ET DE DISPERSION INTRODUCTION Avec l’étude des paramètres de position (les valeurs centrales) et des paramètres de dispersion, c’est une nouvelle phase dans l’exploration des distributions statistiques. • Paramètres de position : ! Moyenne ! Mode ! Quantiles (médiane, quartiles, déciles, centiles) Paramètres de dispersion : ! Ecart type ! Ecarts interquantiles ! Etendue • QUEL EST L’INTERET DE CES VALEURS ? Les paramètres de position (ou valeurs centrales) sont des valeurs numériques

Télécommunication, Calcul scientifique Une « option matériaux » Conception – Caractérisation – Durabilité ISITV / SIM incertitude de mesure - E Arnaudo 2 1 Le SIM - Service Ingénierie des Matériaux Une interface avec l’industrie Des moyens D’analyse ( IRTF, RMN, CPV, micro-analyse X ) D’observation ( optique, MEB ) De caractérisation ( analyses thermiques, analyses mécaniques dynamiques, diélectrique, mesures de corrosion, dureté,essais mécaniques ) De vieillissement artificiel

produise des pièces non conformes (hors de l'intervalle de tolérance). Les cartes de contrôle les plus utilisées sont les cartes de contrôle par mesure de la moyenne et de l'étendue. Ces cartes sont établies ensemble et interprétées ensemble. En effet, la distribution des dimensions fabriquées modélisée par une loi Normale est caractérisée par la moyenne et la dispersion (écart type). Sommaire[masquer] * 1 Maîtrise statistique des procédés (MSP ou SPC en anglais) et contrôle qualité * 2 La carte de

d’un magasin. On suppose que la variable aléatoire X suit une loi normale de moyenne 25 % et d’écart type 8 %. PARTIE A 1) Quelle est la probabilité que le taux des retours dépasse 40 % ? 2) Quelle est la probabilité que le taux des retours soit compris entre 17 % et 33 % ? 3) Quel est le taux des retours qui est dépassé avec une probabilité de 0,90 ? 4) Calculer le premier quartile. 5) A quel intervalle centré sur la moyenne peut-on s’attendre pour que le taux des retours soit connu avec une probabilité

possédés et le deuxième est (V0 − K · B0 ) la valeur des actions possédées. S0 2 On en déduit que Kmax = que l’on peut acheter. V0 car c’est le nombre d’actifs non risqué maximum B0 Résumé Par un calcul rapide de moyenne, on trouve (il suffit de changer de variable) : En moyenne, E(VT ) = K + (V0 − Ke−rT )eµT 2 et V ar(ST ) = (V0 − Ke−rT )2 e2µT (eσ T − 1). 2 CPPI, gestion de portefeuille avec un coussin On a toujours Bt = er(t−T ) . On note ici Ft = Ker(t−T ) et Ct = max(Vt − Ft , 0)

L2 SOCIOLOGIE TD DE M. MARCHAL TRAVAUX DIRIGES VII : LES LOIS NORMALES EXERCICE N°1 Lors d'un concours, les notes attribuées aux candidats se répartissent normalement autour de leur moyenne  12,5 avec un écart-type  . 1. Soit X la variable :"Note attribuée à un candidat". Ecrire la variable centrée réduite X* associée à X. 2. Calculer la valeur de sachant que 89,44 % des notes sont supérieures ou égales à 10. 3. Déterminer, en passant par les unités centrées réduites, le pourcentage des notes