Question Type

I Question 1 : * Déterminons le mode Classement des scores : 2,4,4,4,6,6,6,6,7,7,7,7,7,9,10,12,14,15,15 Le score le plus fréquemment rencontré est 7. Donc le Mode = 7 * Déterminons la médiane N = 19, donc impair Me = N+12ème = 19+12ème Me = 10ème Me = 7 * Déterminons la moyenne arithmétique X = xiN X = x1+x2+x3+…+x19N X = 2+7+9+10+7+7+7+7+6+6+6+6+4+4+4+12+14+15+15N ------------------------------------------------- X =7.79 * Déterminons l’écart type et de

Julie Clauss D1 Contrôle d'Informatique : Logiciel Sphinx Tableau à plat (question 4) : boissonQue buvez-vous au petit-déjeuner? La différence avec la répartition de référence est très significative. chi2 = 71,09, ddl = 5, 1-p = >99,99%.Le chi2 est calculé avec des effectifs théoriques égaux pour chaque modalité.L'intervalle de confiance à 95% est donné pour chaque modalité.La somme des pourcentages est inférieure à 100% du fait des suppressions. Intervalle de confiance :

PROBABILITE Introduction : Il existe dans un cadre statistique plusieurs loi permettant de répondre à des questions de probabilité. La probabilité étant la chance possible qu’un événement se produise ou pas. 1-1inomale : cette loi est utilisée lorsque des phénomènes se répètent de façons indépendantes, et pouvant prendre 2 états. Exemple : succès ou échec, vrai ou faux, garçon ou fille. 2- loi de poisson : elle est utilisée pour déterminer le nombre d’événement indépendant se produisant dans

VEILLE OPERATIONNELLE Devoir n°.2 1ère partie : cas Romarin Question 1 : Après avoir observé l'annexe 1, indiquez en quoi la présentation des résultats de la question 10, proposée par le logiciel de traitement d'enquête utilisé par Romarin, est surprenante. Indiquez l'intérêt et la limite de cette présentation. La présentation des résultats de la question 10 est surprenante car le logiciel de traitement d’enquête utilisé par Romarin commence par la note la plus basse, ce qui ne met pas

tendance centrale et de position : A- Mode B- Médiane C- Moyenne arithmétique D- Moyenne géométrique E- Moyenne harmonique F- Moyenne quadratique G- Quantiles VCaractéristiques de dispersion : A- Étendue B- Intervalle inter-quartile C- Variance et écart-type D- Coefficient de variation VI- La concentration : A- Valeurs globales B- Médiale C- Courbe de concentration (ou de LORENZ) D- Indice de GINI VII- Les indices : A- Indices élémentaires B- Indices de LASPEYRES et de PAASCHE 1) Indice de Laspeyres des

codage des questions ouvertes 3ème tache : saisie informatique 4ème tache : traitement des données = lire et donner du sens aux données collectées 5ème tache : interpréter les traitements effectués I. Les analyses univariées Méthodes de statistiques descriptives Choix d’un type d’analyse dépend de la nature de l’échelle de mesure Type d’échelle de mesure Statistiques descriptives Nominal Fréquence Ordinal Médianes, fractiles Intervalle Moyenne, écart-type Ratio Moyenne, écart-type Vocabulaire

extrêmes : En utilisant les fonctions MIN et MAX du tableur, répondre aux questions suivantes : Quel est le nombre minimal de buts marqués dans un match ? =MIN(I2 ;I710) on a un minimum de 0 buts Quel est le nombre maximal de buts marqués dans un match ? =MAX(I2 :I710) on a un maximum de 12 buts b) Résumés de tendance centrale et de dispersion : En utilisant les fonctions MOYENNE et ECARTYPEP, répondre aux questions suivantes : Quelle est la moyenne de buts marqués par match ? =MOYENNE(I2 :I710)

25 r 200 25 ) = N (10; 0:375) 200 1 N (0; 1) Alors 10:8 10 ) 0:375 = P (T < 2:1) = (2:1) = 0:9821 P (X < 10:8) = P (T < 2 1 3 Exercice 2 : 3. Dans cette question on a ajouté (s = 2:1 ecart type de l’ echantillan) et au lieu de 14.275 sera 11.275. Et on va refaire les questions 1 et 2 (a) On a est inconnue et s = 2:1; Le tirage est Non Exaustif , N = 100 Donc s 2:1 X N (m; p ) = N (10; p ) = N (10; 0:42) n 25 X 10 T25 1 = T24 (Student 24 degré de libérté)

. . . 2 1.1 Population . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.2 Echantillon . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.3 Interprétation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.4 Type des échantillons : . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 Les distributions d’échantillonnage. . . . . . . . . . . . . . . . 4 2.1 Importance des distrubutions d’échantillonnage. . . . . 4 2.2 Distributions d’échantillonnage

1`ere S. Correction du contrˆole no 3 Exercice 1 (Question de cours) On consid`ere une s´erie statistique (xi ; ni ) o` u ni d´esigne l’effectif de la valeur xi , pour 1 i p. Valeurs Effectifs x1 n1 x2 n2 ... ... xp np ni On note N l’effectif total de la s´erie. On note fi la fr´equence de la valeur xi (fi = ). N On note x¯ la moyenne de la s´erie. 1. Donner la d´efinition de la variance. p La variance est le r´eel positif V d´efini par V = i=1 fi (xi − x¯)2 . 2. Donner une autre formule