Droite de Henry.pdf
(on note Φ la fonction de répartition de la loi normale centrée réduite). Pour chaque valeur xi de la variable X on peut (à l'aide d'une table de la
Tests de normalité dune population
⊳ Décision grâce au test de Henry. ⊳ Décision grâce au test de Lilliefors Nuage de points proches d'une droite : on accepte la normalité de la population.
Comment construire un diagramme de Henry avec Excel et
Le diagramme de Henry (ou « droite de Henry ») permet d'apprécier l'adéquation d'une distribution observée à la loi de Gauss.
TD n° 1 STATISTIQUE DESCRIPTIVE 7 13 8 10 9 12 10 8 9 10 6 14
Graphiquement en utilisant la méthode de la droite de Henry. C - POUR VOUS Les données de l'exercice A1 restent valables mais maintenant on ne répare plus une.
Chapitre 4 : Régression linéaire
Ce type de graphique est appelé droite de Henry. Si les résidus ne sont pas normalement distribués ils vont s'écarter de la droite. Analyse de l
Vidéo 3 Exercice Corrigé Alain HENRY
Vidéo 3. Exercice Corrigé. Alain HENRY. Page 2. Vidéo 3. Exercice Corrigé. Alain HENRY. Page 3. Vidéo 3. Exercice Corrigé. Alain HENRY. Page 4. Vidéo 3.
Cours de Statistiques inférentielles
La droite de Henry est une méthode pour visualiser les chances qu'a une Ref : Statistique exercices corrigés
TD 3 : ANOVA à un facteur
1 avr. 2010 Exercice 1 : On souhaite étudier les effets de trois ... c) Regarder la normalité des résidus à l'aide de la droite de Henry des résidus.
Sur ladéquation `a une loi de probabilité avec
Cette droite est appelée droite de Henry. ◦ Cas d'une loi normale : méthode Exercice 6. On mesure les durées de vie en heures de 7 appareils. Les ...
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Exercices et Corrigés. Par Abdelwaheb SARI AHMED. Maître de Conférences Associé droite de Henry et la courbe expérimentale) tracer les courbes enveloppes.
55 Exercice 6 AJUSTEMENT DES PRECIPITATIONS ANNUELLES
Corrigé : Quelle que soit la série du cumul est l'équation de la droite de Henry ajustant ... L'examen graphique ne peut suffire il faut pouvoir tester.
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(on note ? la fonction de répartition de la loi normale centrée réduite). Pour chaque valeur xi de la variable X on peut (à l'aide d'une table de la
Tests de normalité dune population
Tests de Henry et Lilliefors. A. Claeys 3 Test de Henry. ... On étire irrégulièrement l'axe des ordonnées pour rendre la courbe droite.
TD n° 1 STATISTIQUE DESCRIPTIVE 7 13 8 10 9 12 10 8 9 10 6 14
Graphiquement en utilisant la méthode de la droite de Henry. C - POUR VOUS TESTER Sujet de l'étude ... Exercices d'application directe du cours.
INTERET DE LUTILISATION DE LA DROITE DE HENRY EN
On connaît donc* sans correction le nombre d'impulsions correspondant à un certain nombre de canaux. Le graphique de Henry montre à quel pourcentage 11.
Cours de Statistiques inférentielles
La droite de Henry est une méthode pour visualiser les chances qu'a une distribution Ref : Statistique exercices corrigés
Chapitre 4 : Régression linéaire
Ce type de graphique est appelé droite de Henry. Si les résidus ne sont pas normalement distribués ils vont s'écarter de la droite. Analyse de l'
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Les paramètres influents. Exercice de la table Tracer la droite de Henry pour cet échantillon ... Identifier et corriger la ou les causes spéciales.
Probabilités et statistiques Travaux pratiques avec Matlab
division à gauche et la division à droite et enfin l'élévation à une puissance. Exercice 1.4 Tester et interpréter les commandes suivantes.
Sur ladéquation `a une loi de probabilité avec
de la "droite diagonale" d'équation : y = x. ? Cas d'une loi normale : méthode du QQ plot (QQ norm) avec droite de Henry : Soit zp le quantile.
Droite de Henry
Droite de Henry La droite de Henry est une méthode pour visualiser les chances qu'a une distribution d'être gaussienne Elle permet de lire rapidement la moyenne et l'écart type d'une telle distribution Principe Si X est une variable gaussienne de moyenne et de variance ?2 et si N est une variable de loi normale centrée réduite on a les
Pourquoi utiliser la droite de Henry ?
En tant qu’outil directement opérationnel, la droite de Henry est notamment utilisée en management de la qualité. Et sinon ? Dans le cadre d’une régression ou d’un lissage, on peut visualiser la droite de Henry des résidus afin de s’assurer que leur distribution ne s’éloigne pas trop d’une loi normale.
Comment convertir une loi en droite ?
L’intérêt est alors de comparer cette droite avec la fonction de répartition de la loi normale, elle-même transformée en droite, soit grâce au secours d’un papier gausso-arithmétique, soit grâce à votre logiciel qui s’occupe de ces petites transformations.
Comment obtenir une droite de distribution ?
Si la distribution suit une loi normale on doit obtenir une droite en portant les extrémités de classe en abscisse et les valeurs de ? en ordonnée. On constate que la distribution observée peut être assimilée à une loi normale car la linéarité est satisfaisante (hormis les 2 points supérieurs qui sont dus à des classes de même fréquence).
Droite de Henry
La droite de Henry est une méthode pour visualiser les chances qu'a une distribution d'être gaussienne. Elle permet de lire rapidement la moyenne et l'écart type d'une telle distribution.Principe
Si X est une variable gaussienne de moyenne et de variance ı2 et si N est une variable de loi normale centrée réduite, on a les égalités suivantes : avec (on note ĭ la fonction de répartition de la loi normale centrée réduite). Pour chaque valeur xi de la variable X, on peut (à l'aide d'une table de la fonction ĭ) : calculer P(X < xi) en déduire ti tel que ĭ(ti) = P(X < xi) Si la variable est gaussienne, les points de coordonnées (xi ; ti) sont alignés sur la droite d'équation x à la valeur x (moyenne). -a pente de la droite.Exemple numérique
Lors d'un examen noté sur 20, on obtient les résultats suivants :10% des candidats ont obtenu moins de 4
30% des candidats ont obtenu moins de 8
60% des candidats ont obtenu moins de 12
80% des candidats ont obtenu moins de 16
On cherche à déterminer si la distribution des notes est gaussienne, et, si oui, ce que valent son espérance et son écart type. On connaît donc 4 valeurs xi, et, pour ces 4 valeurs, on connaît P(X < xi). En utilisant la table de la fonction de répartition de la loi normale centrée réduite, on détermine les ti correspondants : xi P(X8 0,30 -0,525
12 0,60 0,255
16 0,80 0,84
Il suffit alors de tracer les points de coordonnées (xi ; ti). Les points paraissent alignés ; la droite coupe l'axe des abscisses au point d'abscisse11 et le coefficient directeur est (0,84 +1,28)/12 environ, ce qui donnerait un écart
type de 12/2,12 = 5,7. Cela laisse penser que la distribution est gaussienne de paramètres x , ı2, où x = 11 etı = 5,7.
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