Résidu

Somme des carrés intra-classe spray Residuals Sum of Squares 88.43787 26.05798 Deg. of Freedom 5 66 Somme des carrés inter-classes Residual standard error: 0.6283453 (résiduels) Estimated effects may be unbalanced Ecart-type estimé des résidus XIX- Les Sorties > X2 Pearson's Chi-squared test Valeur de la statistique de test du chi2 data: tab X-squared = 27.1387, df = 1, p-value = 1.894e-07 P(X>X-squared ) X v.a. de loi X²(1) XIX- Les Sorties > st Test t pour variances

5 : Tableau d’analyse de la variance Figure 6: Tableau des coefficients Figure 7: Diagramme gaussien P-P de Résidu standardisé Figure 8 : Diagramme de dispersion entre IMMOB et Résidu Figure 9 : Diagramme de dispersion entre MINES et Résidu Figure 10 : Diagramme de dispersion entre BANK et Résidus Figure 11 : Diagramme de dispersion entre L&H et Résidu Figure 12 : Satistiques sur les résidus Figure 13 : Tableau d’Anova et coefficients Figure 14 : Table d’ANOVA et des coefficients Figure 15 : Tableau

observé. Elle contient donc de nombreuses fluctuations, en particulier accidentelles, dont le caractère est exceptionnel et imprévisible, (catastrophes naturelles, grèves, guerres...). Comme par hypothèse, ce type d'événement est censé être corrigé, le résidu présente en général une allure aléatoire plus au moins stable autour de sa moyenne. b- Les modèles d’une série temporelle (schéma de décomposition) Les quatre composantes précitées, peuvent être combinées selon un des deux modèles suivants : • Le

résultat du nettoyage, on définit le degré de propreté à l’aide des termes suivants : • Propreté physique - élimination de toute saleté visible de la surface; • Propreté chimique - élimination, non seulement de toute saleté visible, mais également des résidus microscopiques susceptibles d’être décelés par le goût ou l’odorat, tout en étant invisibles à l’oeil nu; • Propreté bactériologique - obtenue par désinfection; • Propreté stérile - destruction de tous les micro-organismes. On remarquera qu’un équipement

expérimentations. Analyse Statistique des résultats : Histogramme des résidus :                                   9 8 7 6 5 4 3 2 1 Effectifs          306 101   205 405   106 203   105 103 301   304 102 406   401 104 303     3 9 6 6 Bornes      -3,29 -1,73 -0,17 1,4   à à à à   -1,73 -0,17 1,4 2,96     Minimum : ‐ 3,292 Maximum :  2,958 Intervalle :  1,563  404 201 402 305 302 403 202 204 206 En ce qui concerne l’histogramme des résidus, celui ci est correct la courbe suit bien une loi de GAUSS. Nous

de JARQUE BERA : H0: les données suivent une loi normale. H1: les données ne suivent pas une loi normale. En utilisant la statistique * n = Nombre d'observations * k = Nombre de variables explicatives si les données proviennent des résidus d'une régression linéaire. Sinon, k=0. * S d'ordre 3 d'une variable centrée-réduite * K=kurtosis Ordinary Least Squares Estimates | SSEMSESBCRegress R-Square Normal Test | 0.401170.0001069-23672

Projet d’environnement INCINERATION Introduction : Le traitement des déchets a longtemps été une action naturelle des populations. Les résidus d’artisanats étaient récupérés (métaux refondus, vieux chiffons et puis papiers pour la pâte à papier, etc.), le reste n’était qu’organique (c'est-à-dire composé de matière naturelle et rapidement biodégradable) et venait en campagne compléter les engrais ou la nourriture des animaux, tandis qu’en ville les caniveaux ou autre terrain vague récoltait

nous rencontrons des difficultés au niveau de la friture des motifs de pate d’amande. En effet, avant d’être frits, les morceaux de pate d’amande sont trempés dans du blanc d’œuf, ce qui crée des gonflements lors de la friture et la formation de résidus autour des lunes et des étoiles. Ceci compromet l’aspect esthétique de notre produit et donc sa commercialisation. Nous nous sommes donc posé la problématique suivante : Comment obtenir l’aspect esthétique souhaité sans modifier les qualités

positive) ∂β∂β sont vérifiées. L’estimateur des moindres carrés existe, est unique et a pour expression : ˆ βmco = (X X)−1 X Y prédiction et résidu ˆ ˆ Par définition, le vecteur Y = Xβmco s’appelle la prédiction de Y. Ce vecteur est de coordonnées : ˆ ˆ ˆ yi = β0 + β1 xi1 + . . . + βK xiK ˆ On définit également le vecteur (ˆi )i=1...N des résidus : u ˆ ˆ ˆ ui = yi − yi = yi − β0 − β1 xi1 − . . . − βK xiK ˆ ˆ 1.2.4 Interprétation géométrique Il est utile, en particulier parce

Somme des carrés intra-classe spray Residuals Sum of Squares 88.43787 26.05798 Deg. of Freedom 5 66 Somme des carrés inter-classes Residual standard error: 0.6283453 (résiduels) Estimated effects may be unbalanced Ecart-type estimé des résidus XIX- Les Sorties > X2 Pearson's Chi-squared test Valeur de la statistique de test du chi2 data: tab X-squared = 27.1387, df = 1, p-value = 1.894e-07 P(X>X-squared ) X v.a. de loi X²(1) XIX- Les Sorties > st Test t pour variances