Traitement statistique et evaluation

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Www.cnrs.fr/comets/IMG/pdf/22-ethique_et_evaluation_dec_04-2.pdf.

Montage d'un groupe population

Statistique-Approche. Organigramme (organisation) Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.

Organigramme (organisation)

L'organigramme est une représentation schématique des liens fonctionnels, organisationnels et hiérarchiques d'un organisme, d'un programme, d'une entreprise, etc. Il se doit de posséder une référence documentaire. Il sert à indiquer la répartition des responsables, d'ensembles de tâches entre les postes, et les relations de commandement qui existent entre eux. Il ne donne que peu d’informations en ce qui concerne la répartition des tâches, qui sont décrites dans des définitions de fonction (ces définitions de fonction sont rattachées à l'organigramme par une référence documentaire avec révision). Il permet de représenter les relations de commandement (ainsi que les statuts, cadre, assimilé cadres, oetam, ...) les rapports de subordination.

C’est un néologisme qui a été créé pour désigner un graphique représentant une organisation complexe (entreprise industrielle, éducation nationale, lycée…).L’organigramme sert à visualiser l’organisation. Www.has-sante.fr/portail/upload/docs/application/pdf/analiterat.pdf. Www.michelvial.com/boite_01_05/2005-La_formation_par_la_recherche_contribue-t-elle_a_une_approche_reflexive_de_l_evaluation.pdf. Pearson Product-Moment Correlation. Www.collegeannedebretagnerennes.ac-rennes.fr/sites/collegeannedebretagnerennes.ac-rennes.fr/IMG/pdf/3eme_soutien_no20_fonctions_lineaires_et_pourcentages.pdf.

Décrire des données. Www.patrickrenauld.com/segment2/STAT 7/cours/ACP.pdf. Pbil.univ-lyon1.fr/R/pdf/puissance.pdf. Ressources éducatives : Les statistiques : le pouvoir des données! Variance et écart-type. Contenu archivé L’information dont il est indiqué qu’elle est archivée est fournie à des fins de référence, de recherche ou de tenue de documents.

Ressources éducatives : Les statistiques : le pouvoir des données! Variance et écart-type

Elle n’est pas assujettie aux normes Web du gouvernement du Canada et elle n’a pas été modifiée ou mise à jour depuis son archivage. Pour obtenir cette information dans un autre format, veuillez communiquer avec nous. Contrairement à l'étendue et aux quartiles, la variance permet de combiner toutes les valeurs à l'intérieur d'un ensemble de données afin d'obtenir la mesure de dispersion. La variance (symbolisée par S2) et l'écart-type (la racine carré de la variance, symbolisée par S) sont les mesures de dispersion les plus couramment utilisées. Nous savons que la variance est une mesure du degré de dispersion d'un ensemble de données. [somme de l'écart au carré] ÷ nombre d'observations = variance Variance, (S2) = moyenne de l'écart au carré de valeurs par rapport à la moyenne Écart-type (S) = Racine carrée de la variance Si Variables discrètes )2f.

Étude de comportement de l'indice de la qualité des eaux du Conseil canadien des ministres de l'environnement : Analyse descriptive. Consulter la version la plus récente.

Étude de comportement de l'indice de la qualité des eaux du Conseil canadien des ministres de l'environnement : Analyse descriptive

Information archivée dans le Web L’information dont il est indiqué qu’elle est archivée est fournie à des fins de référence, de recherche ou de tenue de documents. Elle n’est pas assujettie aux normes Web du gouvernement du Canada et elle n’a pas été modifiée ou mise à jour depuis son archivage. Pour obtenir cette information dans un autre format, veuillez communiquer avec nous. Présentation des données brutes Analyse du coefficient d'écart Analyse du coefficient de corrélation Analyse en composantes principales Dans ce chapitre, nous débuterons par la présentation des données brutes de l'étude avec la définition des quatre ensembles de données, des statistiques descriptives, de l'analyse du respect des recommandations pour chacun des paramètres et de la représentation graphique.

Présentation des données brutes Nous débuterons avec la définition des ensembles de données que nous disposons pour la réalisation de cette étude. Statistiques descriptives. Www.er.uqam.ca/nobel/r24350/PSY7102_H06/c7_24fev/c7-ANOVA_RM.pdf. Www.agro-montpellier.fr/sfds/CD/textes/dinaucourt1.pdf. Corrélation (statistiques) Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.

Corrélation (statistiques)

En probabilités et en statistiques, étudier la corrélation entre deux ou plusieurs variables aléatoires ou statistiques numériques, c’est étudier l'intensité de la liaison qui peut exister entre ces variables. Le type le plus simple de liaison est la relation affine. Dans le cas de deux variables numériques, elle se calcule à travers une régression linéaire. La mesure de la corrélation linéaire entre les deux se fait alors par le calcul du coefficient de corrélation linéaire. Ce coefficient est égal au rapport de leur covariance et du produit non nul de leurs écarts types.

Le fait que deux variables soit « fortement corrélées » ne démontre pas qu'il y ait une relation de causalité entre l'une et l'autre. La corrélation est un concept issu de la biologie. C'est ensuite Karl Pearson qui propose en 1896 une formule mathématique pour la notion de corrélation et un estimateur de cette grandeur[2]. où leur écart type. et pour chacune des deux séries. Test t de Welch. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.

Test t de Welch

En statistiques, le test t de Welch est une adaptation du test t de Student. Il peut être utilisé notamment pour tester statistiquement l’hypothèse d’égalité de deux moyennes avec deux échantillons de variances inégales. Il s'agit en fait d'une solution approchée du problème de Behrens-Fisher. Formules[modifier | modifier le code] Le test t de Welch définit le t statistique par la formule suivante : où et correspondent respectivement à la moyenne d'un échantillon, à sa variance et à la taille de l'échantillon. Le calcul des degrés de liberté associés à cette estimation de la variance est approché par l'équation de Welch-Satterthwaite : Ainsi , les degrés de liberté sont associés à la nième estimation de la variance. Test statistique[modifier | modifier le code] Une fois le t et Notes et références[modifier | modifier le code] (en) Welch B.

Voir aussi[modifier | modifier le code] Article connexe[modifier | modifier le code] Hal.archives-ouvertes.fr/docs/00/28/77/51/PDF/12-BIS-Boite-a-moustaches.BMS.pdf. Cours de mathématiques supérieures. Variable aléatoire réelle. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.

Variable aléatoire réelle

Une variable aléatoire réelle est une variable aléatoire à valeurs dans , ou une partie de Les variables aléatoires sont très utilisées en théorie des probabilités et en statistiques. Dans les applications, les variables aléatoires sont utilisées pour modéliser le résultat d'un mécanisme non-déterministe ou encore comme le résultat d'une expérience non-déterministe qui génère un résultat aléatoire. En statistique mathématique ou inférentielle, les variables aléatoires servent généralement à modéliser des populations supposées infinies. Cet article ne traite que les variables aléatoires réelles ; L'article Variable aléatoire généralise cet article au cas non réel sous l'angle de la théorie de la mesure ;L'article Variables aléatoires élémentaires aborde la notion de variable aléatoire d'une manière plus intuitive.

Un exemple de variable aléatoire : la fonction qui associe au résultat du jet de deux dés la somme de leurs valeurs , telle que notée par. Www.cmi.univ-mrs.fr/~kowalski/downloads/Enseignement/2008_2009/StatDes/cours3.pdf. L'observation psychologique et psychosociologique. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.

L'observation psychologique et psychosociologique

L'observation psychologique et psychosociologique est un ouvrage du psycho-sociologue et psychopédagogue français Roger Mucchielli traitant des techniques et des difficultés de l'observation psychologique et paru aux éditions ESF dans la collection éducation permanente. Définition du concept[modifier | modifier le code] Alfred Binet l'un des fondateurs de cette discipline, insistait sur la nécessité de former « à l'observation et à l'expérimentation. » Observer est en effet une nécessité absolue et ce précepte n'est pas toujours respecté.

Face à la difficulté de cet apprentissage méthodologique, on recourt fréquemment à des outils tels que les questionnaires, les interviews et les enquêtes qui ont l'inconvénient d'introduire des biais dans la subjectivité des réponses des interlocuteurs. Obstacles et problématique[modifier | modifier le code] Il existe aussi des biais introduits pat les interactions entre l'observé et l'observateur[2]. Géométriser l'espace : de Gauss à Perelman. Commençons au deuxième siècle... avant Jésus-Christ.Hipparque, et son successeur Ptolémée, trois siècles plus tard, sont semble-t-il, parmi les premiers à s’être posé la question de la “représentation” la plus précise possible du ciel étoilé ou de la surface de la terre sur un plan.

Géométriser l'espace : de Gauss à Perelman

Voici (une copie d’une copie de) la carte du monde par Ptolémée. C’est le début de la cartographie scientifique. Parmi les méthodes introduites à cette époque, il faut mentionner la projection stéréographique. Ci-dessous, vous voyez une sphère jaune : la terre ; le pôle nord, en rouge ; et le plan tangent au pôle sud, en bleu. Tout point sur la terre, à l’exception du pôle nord, peut être joint au pôle nord par une droite qui coupe le plan bleu en un autre point qu’on appelle sa projection.

Evidemment, cette projection ne respecte pas les distances, c’est-à-dire la géométrie, la métrique. Gauss Sautons maintenant une vingtaine de siècles ! Venons-en donc à Gauss... Riemann Gauss ... encore ! Poincaré Thurston.

Base d'analyse statistique desriptive

Tendance centrale et dispersion. TRAVILLER LE MODE représentatif de la valeur la plus réprésentée. L'Evaluation Creative: Une Approche Systemique Des Valeurs - André Ouellet.