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Statistiques

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Abcd'R - astuces et Scripts R. Semin-R_acp_EMorand_101209.pdf. Exploratoire.PDF - afe.pdf. Semin-R_acp_EMorand_101209.pdf. [Tutoriel] Calculer automatiquement des écart-types à l’aide d’une feuille de calcul. Je pense que pour vous comme pour moi, rédiger des comptes-rendus de bilan n’est pas une partie de plaisir.

[Tutoriel] Calculer automatiquement des écart-types à l’aide d’une feuille de calcul

Je pensais qu’avec les années j’arriverais à les faire de plus en plus rapidement, mais ce n’est pas vraiment le cas. J’ai quand même 3 astuces principales pour gagner un peu de temps : utiliser des modèles de comptes-rendus,utiliser un logiciel de dictée vocale (tutoriel à venir sous peu),utiliser des feuilles de calculs pour analyser les résultats des épreuves, En ce qui concerne ces dernières, je sais qu’elles circulent régulièrement sur les réseaux, vous pouvez trouver par exemple certains tableaux sur Pontt. Mais l’une de mes lectrices m’a demandé aujourd’hui comment elle pouvait rentrer les formules dans Excel pour en créer elle-même. Utiliser Libre Office pour calculer automatiquement les écart-types à partir des notes brutes Si on vérifie, dans la case C3, la formule est donc =(B3-D3)/E3 et dans la case C4 =(B4-D4)/E4 Dans Libre Office Dans Microsoft Excel.

Cours de statistique - StatParam.pdf. Coefficient de corrélation linéaire. Le coefficient de corrélation linéaire, ou de Bravais-Pearson, est tellement connu qu’on ne le présente plus.

Coefficient de corrélation linéaire

Sauf que je le présente quand même. En effet, certaines subtilités méritent un arrêt sur image. Cherchant une liaison dans une distribution à deux variables, nous établissons une régression linéaire simple, « résumant » graphiquement un nuage de points par une droite, dite de régression. Ce résumé est plus ou moins bon, selon que l’on lie un volume de ventes aux remises promotionnelles ou que l’on estime la production de berlingots de Montélimar par le taux de natalité dans l’île de Sumatra. La « qualité » de cette régression est mesurée par le coefficient de corrélation. Comme une covariance est forcément inférieure ou égale au produit des écarts-type, le coefficient est compris entre -1 et 1.

On remarque qu’il reste égal à lui-même, que la régression soit effectuée de y en x ou de x en y. J’ai noté ce coefficient r. Voici pour les présentations. Exemples. Free Statistics - Free Statistical Software, Data and Resources. David C. Howell, Méthodes statistiques en sciences humaines - Complément en ligne. Groupe des utilisateurs du logiciel R. Statistiques. Doc. Péda. FG Carpentier. Lois et génération d'échantillons. / Statistiques. / Aide mémoire R. Aide-memoire-R > Statistiques > Lois-et-generation-d-echantillons Génération d'échantillons aléatoires à partir d'un vecteur : vect <- seq(3, 12); sample(vect, 5) : fournit un échantillon aléatoire de 5 valeurs prises dans le vecteur donné, sans remise (taille de l'échantillon doit être inférieure à la taille du vecteur). sample(vect, 5, replace = TRUE) : fournit un échantillon aléatoire de 5 valeurs prises dans le vecteur donné, mais avec remise. sample(vect) : fournit un échantillon aléatoire de length(vect) valeurs prises dans vect (c'est à dire une permutation). sample(10, 5) : fournit un échantillon aléatoire de 5 valeurs parmi les 10 premiers entiers (i.e. parmi seq(1, 10)). sample(seq(1, 4), 3, prob = c(0.1, 0.2, 0.3, 0.4), replace = TRUE) : fournit un échantillon aléatoire de 3 valeurs prises parmi le vecteur donné, chaque valeur étant choisie avec une probabilité proportionnelle aux valeurs données dans l'argument prob.

La somme des poids n'a pas besoin d'être 1. Loi binomiale. Epreuve de Bernoulli On appelle épreuve de Bernoulli une expérience aléatoire comportant exactement deux issues, l'une appelée succès de probabilité p et l'autre appelée échec de probabilité 1 - p, puisque la somme des probabilités de ces deux issues est égale à 1.

Loi binomiale

La loi de probabilité de la variable aléatoire X qui associe le nombre 1 au succès et le nombre 0 à l'échec est appelée loi de Bernoulli de paramètre p. Cette loi de probabilité est donnée par le tableau suivant :