Variable

données : o Les paramètres de %0 à %9 o Les variables d'environnement : généralement en majuscules, prédéfinies dans l'environnement. o Les variables "utilisateurs" : définies dans le fichier de commande par l'utilisateur. o Les variables locales liées à la commande for() : précédées de %% Les variables d'environnement et "utilisateur" sont définies à l'aide de la commande set et encadrée de % lors de leur utilisation. Pour lire le contenu d’une variable d'environnement ou "utilisateur", on l’encadre

journaux, etc., - de colonnes de variables : quantitatives (âge, taille, nombre d'employés, etc.). Pour obtenir une meilleur représentation des données, on prend les premières composantes principales. L'ACP peut être faite sur des données brutes ou sur des données réduites. Le but de cette méthode est de : - décrire et représenter les ressemblances entre les individus par rapport à l'ensemble des variables - décrire et représenter les corrélations linéaires entre variables. On applique usuellement une

de la variable Diriez-vous que vous êtes… (pas du tout, un peu, beaucoup) familier avec un ordinateur ? Type de variable | variable qualitative | Échelle de mesure | ordinale | Nombre de Familier ordi. | Familier ordi. | Total | pas du tout | 11 | un peu | 63 | beaucoup | 46 | Total général | 120 | moyenne | 2,3 | donc la moy est un peu familier avec l ordi | mode | 2 | au plus 50 % des gens sont familier avec ordi | mediane | 2 | | | | Nom de la variable | | De

estimation Introduction On se situe dans le cadre des statistiques inférentielles. On étudie un échantillon d’une population et l’on cherche à en déduire des propriétés pour la population toute entière. Les variables statistiques qui décrivent la population peuvent être considérées comme des variables aléatoires dont la répartition est caractérisée par une loi de probabilité. Échantillonnage On sélectionne un échantillon de taille par tirage au sort de la population. On détermine les intervalles

saisie : d'abord mise en ordre de l'information, classement par thème puis par type de variable. L'exploitation des résultats débute généralement par la description de chacune des variables, considérée isolément. On réalise une "photo" de chacune des variables. C'est ce que l'on appelle "Analyse statistique descriptive univariée (ou unidimensionnelle)". On distingue différents types de variables : Les variables qualitatives comme par exemple le sexe, les questions à réponse "oui" ou "non", mais

caractères qui ne sera pas évaluée par le Shell. Exemple : echo '*?&' affiche sur la sortie standard les caractères spéciaux *?& sans les interpréter. Défini une chaîne de caractères dont les variables seront évaluées par le Shell. Exemple : echo "Vous êtes $USER." affiche Vous êtes + la valeur de la variable $USER. Défini une chaîne de caractères qui sera interprétée comme une commande et remplacée par la chaîne qui serait renvoyée sur la sortie standard à l'exécution de la dite commande. Exemple

forcément négatif) Équipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC 5 Notions clés – Modèle Economique Un modèle consiste en une présentation formalisée d’un phénomène sous forme d’équations mathématiques. Comme toutes les variables économiques sont interdépendantes (notion de système), il n'est pas suffisant de construire des équations isolées : il faut établir un système complet d'équations. Exemple : O = f ( p) D = g ( p) O = D+∆ O = a× p +b D =α × p+β Equations

statistiques) que l’on souhaite étudier. ECHANTILLON Un échantillon est la partie de la population qui a été choisie pour conduire l’étude. VARIABLE STATISTIQUE ou CARACTERE Une variable statistique (VS) est une application qui à chaque individu de la population associe une valeur. MODALITES Les modalités sont les différentes valeurs que peut prendre une variable statistique. Méthodes Quantitatives Descriptives Chap 1-10 Tests d’hypothèses ex. Test si le poids moyen dans la population est supérieur

prises avec un certain risque a priori. Dans tout ce chapitre, les notions seront abordées grâce à des exemples. Pour chaque test, on appliquera le cheminement suivant : Construction du test de validité d’hypothèse. • Étape 1 : détermination de la variable aléatoire de décision et de ses paramètres, • Étape 2 : choix des deux hypothèses : l’hypothèse nulle Ho et l’hypothèse alternative Hl , • Étape 3 : l’hypothèse nulle étant considérée comme vraie et compte tenu de l’hypothèse alternative, détermination

MULTIPLE III.1/ III.2/ III.3/ III.4/ Méthode d’estimation des Moindres Carrés Ordinaires (MCO) Hypothèses et propriétés des estimateurs des MCO Critère de jugement de la qualité de l’ajustement d’un modèle : R² , R2c , s Utilisation de variables indicatrices pour la correction des valeurs anormales et détection des valeurs anormales. III.5/ Prévision IV/ LES TESTS IV.1/ IV.2/ IV.3/ IV.4/ IV.5/ IV.6/ IV.7/ Test de significativité d’un coefficient : test de student Test de significativité