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C. Charlotte a: 12 à un devoir coefficient 2, 10 à un devoir coefficient 3 Le dernier devoir est coefficient 5. Elle veut 14 de moyenne. C'est impossible. Il faut absolument 20 au dernier devoir. Il faut au moins 17, 5 au dernier devoir. Elle a 14 au dernier devoir. Sa moyenne est de 12.

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Question 1 Donner l'équation de la droite de régression linéaire de la série statistique suivante En effet, on utilise pour trouver ce résultat la calculatrice. On utilisera la calculatrice pour trouver le bon résultat Question 2 Que vaut le coefficient de corrélation obtenu après la régression linéaire de la série statistique suivante: C'est la bonne réponse. On utilise encore la calculatrice pour parvenir à ce résultat. Il s'agit ici de la valeur de $r^2$. On utilisera la calculatrice. Question 3 On considère la série statistique suivante: Heures de dépense physique quotidienne 0 2 4 Poids 80 73 65 Donner le poids d'une personne s'entrainant $3$ heures par jour. En effet, on effectue une régression linéaire à l'aide de la calculatrice. L'équation de la droite est $y= -3. 75x + 80. 17$ et $r = -0. 999$. Il est donc pertinent d'approximer la série statistique par une droite de régression linéaire. Ainsi $y = -3. 75 \times 3 + 80. Qcm statistiques descriptives S1 avec corrigé "Quiz". 17 = 68. 9$ On fera une régression linéaire à l'aide de la calculatrice.

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L'énoncé - Répondre aux questions suivantes Question 1 On représente en abscisses les années et en ordonnées le chiffre d'affaire. On représentera en abscisses les années et en ordonnées le chiffre d'affaire. Question 2 Calculons les coordonnées de $G_1$ et $G_2$. $x_{G_1} = \dfrac{2013+2014+2015+2016}{4} = 2014. 5$ $y_{G_1} = \dfrac{24. 5+26+28. 2+29. 3}{4} = 27$ $x_{G_2} = \dfrac{2017+2018+2019+2020}{4} = 2018. 5$ $y_{G_2} = \dfrac{30. 9+33. 2+34. 9+36. 3}{4} = 33. 825$ On place alors ces deux points. On utilisera la formule $G \left ( \dfrac{x_1+... +x_n}{n}, \dfrac{y_1+... Mini manuel de probabilités et statistique. Cours + QCM, 3e édition | Librairie Molière, la librairie belge en ligne. +y_n}{n} \right)$ Question 3 Déterminer l'équation de la droite $(G_1G_2)$. On calcule le coefficient directeur de la droite $(G_1G_2)$: $\dfrac{33. 825-27}{2018. 5-2014. 5}=\dfrac{273}{160}$. On cherche à présent un réel $b$ tel que $y = \dfrac{273}{160}x + b$ Ainsi, $b = 27-\dfrac{273}{160} \times 2014. 5 \approx -3410$ L'équation de la droite $(G_1G_2)$ est donc $y = \dfrac{273}{160}x - 3410$ Pour rappel, le coefficient directeur de la droite $(AB)$ est $\dfrac{x_B-x_A}{y_B-y_A}$ Question 4 Déterminer le chiffre d'affaire de l'entreprise en 2021.

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Question 4 Nombre de passes décisives 1 3 6 10 Salaire 8 Donner le salaire d'un sportif ayant fait 8 passes décisives. En effet, on effectue une régression linéaire à l'aide de la calculatrice. On trouve alors une droite d'équation $y = 0. 435x + 3. 826$ et un coefficient de corrélation $r = 0. 466$. Or $r$ n'est pas proche de $1$. La corrélation linéaire entre les variables n'est donc pas forte, il n'est donc pas pertinent d'approximer la série par la droite de régression linéaire. Il est donc difficile de prédire le salaire. On utilisera à nouveau la calculatrice...... Qcm statistiques à deux variables. en s'arretant sur la valeur de $r$. Question 5 Cocher la ou les bonnes réponses parmi les énoncés suivants. Deux variables dont le coefficient de corrélation est proche de $1$ ou $-1$ ont toujours un lien de causalité. Deux variables dont le coefficient de corrélation est proche de $1$ ou $-1$ n'ont pas toujours un lien de causalité. En effet, internet regorge de variables corrélées mais n'ayant aucun rapport entre elles: la consommation de fromage dans un ménage et le risque de mourir entortillé dans des draps,... Deux variables dont le coefficient de corrélation est proche de $1$ ou $-1$ ont une corrélation linéaire forte.

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Qu'elle est chiffrée 3. Qu'on ne peut pas la calculer 4. Qu'on ne peut pas l'interpréter 14. Le coefficient de variance est 1. La moyenne par rapport à l'écart type 2. L'écart type par rapport à la moyenne 3. La moyenne multipliée par l'écart type 4. La moyenne plus l'écart type 15. L'écart type mesure De combien on s'écarte de la moyenne De combien les observations s'écartent de la moyenne De combien les observations s'écartent de la médiane De combien les observations s'écartent en moyen de la moyenne 1 La médiane c'est 1. La valeur pour laquelle la moitié des observations est égale à la somme de l'autre moitié 2. La valeur qui divise la population en deux sommes égales. 3. La valeur que partage la population en deux parties égales. 4. La valeur qui divise la population en deux blocs. 17. L'un des avantages de l'écart type est: 1. D'avoir une unité de mesure. 2. D'avoir une unité de mesure au carré. 3. D'être un indicateur de forme. 4. Qcm statistiques à deux variables des. D'être un indicateur de dispersion. 18. La médiale est un: 1.

Répondre x s'il n'y en a pas. 8. si f(-2)=5 alors on peut dire que 5 a pour image -2 par la fonction f 5 est l'antécédent de -2 par la fonction f -2 a pour antécédent 5 par la fonction f -2 est l'antécédent de 5 par la fonction f 9. Voici le tableau de valeurs d'une fonction f: Quelle est l'image de – 1? Exercice corrigé Statistiques : QCM 3 Sujet 2 - Paris School of Economics pdf. 10. si f(2)=4 alors on peut dire que 4 est l'image de 2 par la fonction f 2 a pour antécédent 4 par la fonction f 4 est l'antécédent de 2 par la fonction f 2 est l'image de 4 par la fonction f

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