Test du χ²

ici un algorithme simple donnant les classes de connexit´s d’un graphe G. Chaque sommet x ∈ V (G) e e dispose d’une marque M (X) = (i, t), avec i un entier et t un bool´en. e t = 0 ` l’initial, et t = 1 signifie que le sommet correspondant aura ´t´ test´ (la marque sera alors d´finitive). Lorsque a ee e e t = 1, i d´signera la classe de connexit´ du sommet. e e Initialement, M (x) = (0, 0) pour tous les sommets x ∈ V (G), et j := 1. (1) Tant qu’il existe au moins un sommet x tel que M (x) = (0, 0)

pour lancer le traitement. N.B. Nous nous servirons `a nouveau de ces donn´ees dans le prochain chapitre. 4 Analyse descriptive avec la commande EXPLORE EXEMPLE : Analyse descriptive des r´ esultats ` a un test d’aptitude sur la coordination visuo-motrice Les postulants ont dˆ u subir un test qui permet de mesurer l’aptitude `a coordonner les mouvements des yeux, des mains ou des doigts rapidement et avec pr´ecision en des gestes pr´ecis et rapides. les donn´ees sont pr´esent´ees dans le chiffrier

5 Différents tests ........................................................................................................... Notion de risque alpha (α) et de risque bêta (β) ................................ Détermination du risque α et β (cas du test zthéorique) ...................... Incidence de la taille des échantillons .......................................................... Les différents tests ............................................................................................

correlations for both scales were examined, and based on this, two prevention-focus items were removed, yielding a final four-item prevention-focus scale (α = .82), while all six items were retained for the promotion focus scale (α = .75). In order to test the moderating effects of promotion and prevention focus, median splits were performed on the two scales, producing a classification of subjects as having either a high (n = 42) or low (n = 35) level of promotion focus, and either a high (n = 43) or

discriminante et nomologique9) d’une échelle de mesure (Bagozzi et Baumgartner, 1994). Différents indicateurs ont été utilisés pour évaluer la qualité du modèle. Les indicateurs retenus sont les mêmes que ceux retenus par Button et alii (1996) : le χ 2 , le RMSEA, le GFI s’agit des membres de notre groupe de recherche. Les items du questionnaire final sont reproduits en annexe. 8 L’échantillon a été scindé en deux groupes (J. S. Armstrong et T. S. Overton, 1977). Les questionnaires ont été classé

trajectoire désirée (chapitre 4). Le résultat se présente comme une extension des résultats de stabilisation précédents. Le chapitre 5 présente les résultats des expérimentations réalisées dans le cadre de la thèse. Certains résultats ont ainsi pu être testés sur deux petits drones hélicoptères, même si l’ensemble des résultats est loin d’avoir été validé à ce jour. Dans la conclusion, chapitre 5.5, un bilan des contributions de cette thèse est proposé, ainsi que des perspectives pour prolonger l’étude

[arrow right] variable modératrice relationnelle [arrow right] résultats) peut s'appliquer à différents contextes, dans lesquels les stratégies peuvent générer différents effets. Aussi l'un des objectifs de notre méta-analyse est d'identifier et de tester empiriquement l'influence de modérateurs potentiels sur les différentes liaisons du modèle MR. Les contextes qui influencent l'importance deserv la relation Le marketing relationnel se fonde sur l'idée que construire des relations fortes influence

structure atomique 1. Modèle quantique de l’atome 2. Tableau périodique 3. La liaison chimique 4. Nomenclature et géométrie des composés organiques Préparation des TD : Révisions : tests 09-10 & 10-11 (V:\DUT\MPH\Doc-Etudiants\MPh1\MPH1 Strat\Test Années précédentes ou sur moodle) 1 MPH1-SA2 – 2011-2012 – Structure atomique – modèle quantique de l’atome Bibliographie (1) Partie 1 : Modèle quantique de l’atome - Livres de classes préparatoires PCSI 2ème période Ex : . Chimie PCSI, S

moindres carrées. Interpréter le résultat. 2. Calculer les différents dispersion selon la loi des écarts. 3. Déterminer le coefficient de détermination et le coefficient de corrélation. 4. Représenter l’analyse de la variance et le test F 5. S’assurer à l’aide d’un test T de Student que a est significativement différente de zéro. 6. Déterminer l’intervalle de confiance du paramètre a. 7. Prévision de Y pour la valeur X=20 et l’intervalle de confiance de cette prévision. an 4 2 www.elmerouani.jimdo

statistiques sur des études très variées : des crèmes hydratantes aux injections anti-rides, en passant par des shampooings, etc. A ce titre, j’ai été l’interlocutrice privilégiée du chef de projet de l’étude et rédactrice du rapport statistique en fin de test. De plus, j’ai eu l’occasion de réaliser des analyses pour les services 1 d’analyse sensorielle* en tant qu’experte en analyse multivariée. La réalisation de ces analyses m’a permis de mettre en application les notions apprises durant cette année de