07Calculdelamoyenneetdelavariance

Cr´eer puis tester une fonction moyenne de la variable l permettant de calculer la moyenne d’une liste de nombres l (parexemplemoyenne([4,3,7,9,12,1])vaut 4+3+7+9+12+1

Algorithmes de Seconde - 2019

3 2 Algorithme de calcul approché de longueur d’une portion de courbe représenta-tive de fonction On déﬁnit d’abord une fonction permettant de calculer la distance entre deux points dans un repère orthonormé Une fonction f étant déﬁnie, on approxime alors la longueur de la portion de

Incertitude et valeurs aberrantes - Allard

écart-type de répétabilité et de reproductibilité associés • Les résultats d’un laboratoire qui seraient décalés des autres résultats (en moyenne ou en variance) peuvent perturber cette estimation 16 Valeurs aberrantes : Tests de Grubbs et Cochran Test de Grubbs (détecte une valeur aberrante en moyenne ) Test de Cochran

Arbres binaires de décision - Institut de Mathématiques de

variance : D = 1 j j X i2 (yi y ) 2 où j jest l’effectif du nœud L’objectif est de chercher pour chaque nœud la division, ou plus précisé-ment la variable et la règle de division, qui contribuera à la plus forte décrois-sance de l’hétérogénéité des nœuds ﬁls à gauche G et à droite D Ce qui

Arbres de décision et agrégation de modèle

partitionnements de l'espace des prédicteurs en J boîtes I Pour cette raison, on met en place un algorithme glouton , top-down qui construit l'arbre binaire de façon récursive I L'algorithme démarre à la racine de l'arbre et sépare ensuite l'espace des prédicteurs en ajoutant progressivement des n÷uds

Introduction au bootstrap 11 Principe du plug-in

est une moyenne, il n’y a pas de formule explicite de cet estimateur Une ap-proximation de l’estimateur bootstrap (ou plug-in) de l’écart-type de b est ob-tenue par une simulation (Monte-Carlo) décrite dans l’algorithme ci-dessous Pour un paramètre et un échantillon x donnés, on note b = s(x) l’esti-mation obtenue sur cet

Gestion de Projet : Étude De Cas «TOTAL»

2/ Variance et écart type IV / Optimisation des durées « coût vs délais » 16/10/2009 étude de cas TOTAL 2 1/ Calcul des probabilités correspondant à une durée 2/ Algorithme de Ford-Fulkerson a/Itération n°1 b/Itération n°2 c/Itération n°3 d/Itération n°4 e/fin de l’algorithme 3/ Courbe optimale C*=f(D) A/ Annexe

Second degré

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TSI - Travaux Pratiques d"informatique

07.Calcul de la moyenne et de la variance

Nous utiliserons dans ce TP le langage de programmationPythonau moyen de l"environnement de d´eveloppementIDLE.

Exercice 1.Tester le programme suivant :

def somme(l): """calcul de la somme s des valeurs d"une liste de nombres l""" s=0 for k in range(0,len(l)): s=s+l[k] return(s) Exercice 2.Cr´eer puis tester une fonctionmoyennede la variablelpermettant de calculer la moyenne d"une liste de nombresl. (par exemplemoyenne([4,3,7,9,12,1]) vaut4+3+7+9+12+16= 6)

Exercice 3.Cr´eer puis tester une fonctionvariancede la variablelpermettant de calculer la variance(moyenne

des carr´es des ´ecarts `a la moyenne) d"une liste de nombresl. (par exemplevariance([4,3,7,9,12,1]) vaut(4-6)2+(3-6)2+(7-6)2+(9-6)2+(12-6)2+(1+6)26= 14) Exercice 4.Cr´eer puis tester une fonctionminimumde la variablelretournant le minimum des valeurs d"une liste de nombresl. (par exempleminimum([4,3,7,9,12,1]) vaut 1) Exercice 5.Cr´eer puis tester une fonctionmaximumde la variablelretournant le maximum des valeurs d"une liste de nombresl. (par exemplemaximum([4,3,7,9,12,1]) vaut 12)

Exercice 6.Cr´eer puis tester une fonctionmedianede la variablelretournant la m´ediane(moyenne des

valeurs centrales apr`es classement en ordre croissant) des valeurs d"une liste de nombres distinctslde

longueur paire. (par exemplemediane([4,3,7,9,12,1]) vaut4+72= 5,5) TSI - Travaux Pratiques d"informatique07.Calcul de la moyenne et de la variance

R´eponses

2)def moyenne(l):

"""calcul de la moyenne des valeurs d"une liste de nombres l""" s=0 for k in range(0,len(l)): s=s+l[k] return(s/len(l))

3)def variance(l):

"""calcul de la variance des valeurs d"une liste de nombres l""" m=moyenne(l) v=0 for k in range(0,len(l)): v=v+(l[k]-m)**2 return(v/len(l))

4)def minimum(l):

"""calcul du minimum des valeurs d"une liste de nombres l""" m=l[0] for k in range(1,len(l)): if l[k]5)def maximum(l): """calcul du maximum des valeurs d"une liste de nombres l"""

M=l[0]

for k in range(1,len(l)): if l[k]>M:

M=l[k]

return(M)

6)def delta(l,x):

"""calcul de la diff´erence entre le nombre de valeurs de l sup´erieures et inf´erieures `a x"""

d=0 for k in range(0,len(l)): if l[k]>x: d=d+1 if l[k]

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Article L’écart-type : au-delà de l’algorithme