Variable

caract`eres 1 4 2 Langage C Nicolas Delestre Le langage C - v2.4.1 1 / 82 ´ em´ Un langage. . . El´ ents. . . Particularit´ e. . . La biblioth` eque standard Makefile 5 La biblioth`eque standard Pr´econditions : assert.h Fonction d’arit´e variable : stdarg.h Makefile 2 / 82 ´ em´ Un langage. . . El´ ents. . . Particularit´ e. . . La biblioth` eque standard Makefile Un langage compil´e 1 / 3 Un langage compil´e 2 / 3 Le C est un langage compil´e Les compilateurs C transforment un programme

leur phase de maturité. Ou si au contraire, la phase de déclin était déjà entamée. Par alcool, nous entendons les produits tels que le vin, la bière, le cidre, la vodka, le whisky et le rhum et les alcools distillés. Si nous avons choisi ces deux variables, c’est parce qu’elles ont beaucoup de points en commun, donc le principal est que ce sont les deux substances psycho actives les plus consommés en France. Nous avons choisi une base de données qui s’étale sur 9 ans , en partant de 2000. Car c’est

On considère X1, . . . , Xn ,n variables aléatoires indépendantes et de même loi, de moyenne m et d'écart type s. Soit alors = m et = s 1.2 Deux théorèmes fondamentaux Th 1 : Loi faible des grands nombres Soient X1; X2 ; . . . Xn n variables aléatoires indépendantes et de même loi de moyenne m alors la variable aléatoire vérifie pour tout réel positif e : Signification: Lorsque n devient très grand, le nombre de valeurs de la variable aléatoire Yn qui sont éloignées

autonome de votre Thème 2. Afin de réaliser vos exercices, vous aurez besoin de l’énoncé ainsi que du document Excel, également disponibles dans le dossier « Thème 2 ». 2 S4 2011/ Licence 2 Objectifs du Thème 2: apprendre à distinguer les variables quantitatives et qualitatives, discrètes et continues apprendre à calculer des fréquences apprendre à calculer différentes tendances centrales apprendre à calculer la variance et l’écart-type apprendre à construire une courbe de Lorenz et calculer

des commentaires . . . . . 3.3 Tableaux de données . . . . . . . . 3.4 Inspecter les données . . . . . . . . 3.4.1 Structure du tableau . . . . 3.4.2 Inspection visuelle . . . . . 3.4.3 Accéder aux variables . . . 3.5 Analyser une variable . . . . . . . 3.5.1 Variable quantitative . . . . 3.5.2 Variable qualitative . . . . 3.6 Exercices . . . . . . . . . . . . . . scripts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

matériel. _ Dans le dernier cas des réunions ont été organisées entre la direction et les ouvrières. Les ouvrières ont pu être entendues par petits groupes. Une forte communication a donc pu se réaliser. 2.) La méthode expérimentale : le choix des variables a) L'hypothèse de l'expérience L'expérimentation est réalisée dans l'optique de confirmer ou d'infirmer une hypothèse. Il est indispensable de construire une hypothèse de départ car c'est elle qui va diriger toute la méthode expérimentale. Celle-ci

alors X la variable al´eatoire ´egale au nombre total de succ`es. La loi de probabilit´e de X est appel´ee loi binomiale de param`etres n et p, et not´ee B(n, p). Exemple 2 : on lance 5 fois de suite un d´e. X est alors le nombre de r´eussites, c’est-`a-dire le nombre de 6 obtenus. Calculer P(X = 0) et P(X = 3). Compl´eter la loi de probabilit´e de X : xi 0 1 2 3 4 5 P(X = xi) 1.2 D´efinition et propri´et´es de la loi binomiale D´efinition 1 Soit n 2 N, p 2 [−1; 1] et X une variable al´eatoire

mesurable 2-Le caractère. Le caractère ou variable statistique est la propriété sur laquelle porte l’étude statistique. qualitatif Discrèt : la variable prend un nombre fini de valeurs Le caractère statistique peut-être : quantitatif Continu : la variable prend toutes les valeurs à l’intérieur d’un intervalle. Le caractère est divisé en plusieurs classe ou modalité. Lorsque la variable est discrète, chaque classe est notée xi.

...................................................... 53 III-4 Simulation des variables aléatoires : ................................................................... 54 III-4-1 Simulation d’une loi uniforme sur [0,1] :........................................................ 55 III-4-2 Simulation d’autres variables aléatoires: .......................................................... 55 a- Simulation de variables gaussiennes : .................................................................

Une fonction peut avoir ses propres variables locales. On appelle environnement d'une fonction l'ensemble des variables accessibles dans le corps de la fonction. Il est possible de définir des variables globales (voir la définition des constantes) : il est fortement déconseillé d'utiliser des variables globales autres que des constantes. L'environnement d'une fonction comprend : les variables locales à la fonction. les paramètres de la fonction. les variables globales. [modifier] Une fonction qui