Maud Geffray, La Compositrice De Musique Électronique, Proche De Rebeka Warrior, Qui Flirte Avec Le Cinéma: Les Statistiques Terminale Stmg 2021

C'était ça ou rien. Elle me permet de faire tellement de choses", insiste-t-elle. © Alexia Cayre Numéro: Le titre de votre album, Ad Astra, est-il une référence au film de James Gray sorti en 2019? Maud Geffray: Avec Alexia Cayre, mon amie photographe, nous sommes parties dans ma ville natale, à Saint-Nazaire et nous avons pris des photos devant cette salle de sport, dans laquelle j'allais quand j'étais petite et qui a une forme de soucoupe volante. J'aime bien cette notion de mystère qui tourne autour de ce bâtiment, on ne sait pas réellement ce que c'est, ça amène à la réflexion. Et lorsque je cherchais des mots pour le nom de l'album, je suis tombée sur la citation "Ad astra per aspera" qui veut dire "Vers les étoiles à travers les difficultés". Et c'est là que je me suis rendu compte que c'était aussi un film. Je connais très bien le travail de James Gray, pourtant ce film m'avait échappé. Et, aussi étrange que cela puisse paraître, il a été diffusé à la télévision quelques jours après que j'ai décidé de nommer mon album ainsi.

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Qui? Injustement sous-estimé par la critique américaine, James Gray demeure néanmoins l'un des cinéastes majeurs du cinéma contemporain. Après son sublime film d'aventure The Lost City of Z sorti plus tôt cette année, le réalisateur s'attelle déjà à un nouveau projet, Ad Astra, film de science-fiction tout autant ambitieux. L'une des forces de James Gray, c'est son audace, doublée du souci de ne faire aucun compromis quant à ses choix artistiques. N'ayant jamais réellement connu le succès auprès du public, le réalisateur américain n'a pourtant réalisé que des projets qui lui sont chers, envers et contre tous. L'accueil mitigé de The Immigrant (2013) de la part de la presse européenne, qui avait pourtant défendu le cinéaste jusque là, ne l'a pas empêché de s'atteler à l'ambitieuse adaptation de The Lost City of Z: A Tale of Deadly Obsession in the Amazon (David Grann) à partir de 2009. Les producteurs restent néanmoins frileux vis-à-vis du projet. À ceci s'ajoutent les échanges plutôt pessimistes de Francis Ford Coppola, qui, fort de l'expérience chaotique du tournage d' Apocalypse Now, lui conseille de ne pas s'engager dans un tournage en pleine jungle.

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« AD ASTRA » de James Gray est une sorte de relecture cosmique et métaphysique des thèmes de « APOCALYPSE NOW », à savoir la quête d'un homme envoyé dans l'espace pour assassiner un héros de la NASA qui semble avoir perdu la raison et menace l'univers tout entier. À la différence que l'exécuteur est ici le propre fils de la cible désignée. C'est un film assez fascinant par la maîtrise sans faille des décors, de l'atmosphère, de la beauté des plans dans l'espace et surtout, par la performance de Brad Pitt, tout à fait étonnante. Le visage marqué, le regard vacant, il incarne cet astronaute apparemment insensible et indifférent à tout et à tous, qui se confronte au grand traumatisme de sa vie: l'abandon de son père et de possibles retrouvailles à l'issue forcément dramatique. Pitt a toujours été un bon acteur, capable de faire oublier son physique de mannequin, mais son jeu devient de plus en plus intériorisé et mature et il habite son personnage à 100%, donnant son âme au film tout entier.

France Télévisions, 1er groupe audiovisuel français, a fait de l'investissement dans la création audiovisuelle et cinématographique sa priorité absolue. Le groupe public est à ce titre le 1er financeur de la création et le partenaire majeur des longs et courts-métrages. * Menbres du jury 2014: Emma de Caunes (comédienne et réalisatrice), Colette Gervais (consultante production images, Banque BESV), Sylvie Pialat (productrice, les films du Worso), Claude Duty (auteur réalisateur), Antoine Rein (producteur, Karé production).

Modifié le 05/09/2018 | Publié le 19/03/2015 Même s'il s'agit du programme de première, les statistiques font partie des chapitres à connaître en mathématiques série STMG au Bac. Vous n'êtes pas sûr d'avoir tout compris? Faites le point grâce à notre fiche de révision consultable et téléchargeable gratuitement. Note liminaire Programme selon les sections: pourcentages: toutes sections étude d'une série statistique: S – ES/L – STMG – STL – hôtellerie nuage de points: ST2S – STMG – STL – hôtellerie ajustement affine: STMG – STL Prérequis Série statistique – fréquence – effectif – fréquences cumulées croissantes – effectifs cumulés croissants Plan du cours 1. Pourcentages 2. Moyenne et écart-type 3. Médiane et écart interquartile 4. Jubilé d'Elizabeth II: Macron va le célébrer à sa façon, à l'Arc de Triomphe | Le HuffPost. Ajustement affine 1. Pourcentages Définition: Un pourcentage est une fraction dont le dénominateur est 100. Taux d'évolution: Le taux d'évolution est la valeur en pourcentage d'une augmentation ou d'une réduction. t / 100 = (V2 - V1) / V1 Coefficient multiplicateur: Le coefficient multiplicateur CM correspond au facteur par lequel il faut multiplier la valeur V1 pour obtenir V2, nouvelle valeur réduite ou augmentée de t%.

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$r$ a le même signe que $a$ (pente de la droite de régression de $y$ en $x$). Propriétés Le coefficient de corrélation n'est pas sensible aux unités de chacune des variables. Le coefficient de corrélation est extrêmement sensible aux valeurs extrêmes. On considère que si $|r|>0, 9$, alors l'ajustement permet des prévisions convenables. Mais l'interprétation d'un coefficient de corrélation dépend du contexte. Une corrélation de 0, 9 peut être très faible si l'on vérifie une loi physique en utilisant des instruments de qualité. Une corrélation supérieure à 0, 5 peut être suffisante dans les sciences sociales où il est difficile de prendre en compte tous les paramètres. Les calculs seront arrondis à 0, 01 près. Déterminer le coefficient de corrélation linéaire $r$ de la série double. Un ajustement affine est-il justifié? Un élève a 10 de moyenne en première. Cours de Maths de terminale Option Mathématiques Complémentaires ; Statistiques (Nuage de points. Point moyen. Ajustement affine. Droite des moindres carrés. Coefficient de corrélation). Quelle moyenne peut-il espérer avoir en terminale? $r={\cov (x;y)}/{σ (x) × σ (y)}={\cov (x;y)}/{√ {V(x)} × √ {V(y)}}≈{11, 001}/{√ {10, 721} × √ {13, 580}}≈0, 91$.

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3. Le nuage de points associé à la série ($t_i, z_i$) est représenté ci-dessous. Déterminer à l'aide de votre calculatrice une équation de la droite de régression de $z$ en $t$. 4. La droite est tracée ci-dessous. L'ajustement est très satisfaisant. Pourquoi? 5. Heureux, le biologiste en déduit alors une formule permettant d'estimer la densité bactérienne $y$ en fonction du temps $t$. Déterminer cette formule. 6. Estimer par le calcul la densité bactérienne (arrondie à la centaine) au bout de 6 heures et trente minutes. 1. Le biologiste écarte un ajustement affine car les points ne se distribuent pas autour d'une droite. 2. $z_8=\ln 40\, 000≈10, 612$ 3. A l'aide de la calculatrice, on trouve que la droite de régression de $z$ en $t$ a pour équation: $z=at+b$, avec $a≈0, 200$ et $b≈9, 21$ 4. A l'aide de la calculatrice, on trouve que le coefficient de corrélation linéaire $r$ de la série double vérifie: $r≈1$. C'est quasi parfait! Les statistiques terminale stmg francais. On a largement $|r|>0, 9$. L'ajustement est donc très satisfaisant.

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Plus elle est grande, plus les points sont dispersés par rapport à leur point moyen. Propriété $\cov (x;y)={1}/{n}(x_1×y_1+x_2×y_2+... +x_n×y_n)-x↖{−}×y↖{−}$ Noter que cette seconde formule donnant la covariance génère potentiellement moins d'erreurs d'arrondis que la première car les moyennes (souvent approchées) n'interviennent qu'une fois. On reprend l'exemple précédent concernant les notes de 25 élèves. Les calculs seront arrondis à 0, 001 près. Déterminer la variance de chacune des séries simples. Déterminer la covariance de la série double. On utilise la seconde formule pour chacun des calculs. Fichier pdf à télécharger: Cours-Statistiques-Ajustement-affine. On a: $V(x)={1}/{25}(6, 9^2+12, 7^2+... +6, 3^2)-x↖{−}^2={3072, 78}/{25}-10, 592^2≈10, 721$ Donc: $V(x)≈10, 721$ $V(y)={1}/{25}(10^2+10^2+... +6, 3^2)-y↖{−}^2={3666, 48}/{25}-11, 536^2≈13, 580$ Donc: $V(y)≈13, 580$ $\cov (x;y)={1}/{25}(6, 9×10+12, 7×10+... +6, 3×6, 3)-x↖{−}×y↖{−}={3329, 76}/{25}-10, 592×11, 536≈11, 001$ Donc: $\cov (x;y)≈11, 001$ Ces 3 valeurs se trouvent directement à l'aide de la calculatrice.

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On a: $x↖{−}={6, 9+12, 7+... +11, 2+6, 3}/{25}=10, 592$ Et: $y↖{−}={10+10+... +10, 7+3, 3}/{25}=11, 536$ Donc on obtient: $G(10, 592\, ;\, 11, 536)$. G est le "centre de gravité" du nuage; il est dessiné en rouge sur le graphique. Réduire... Définition et propriété La variance de la série des $x_i$ est le nombre $V(x)={1}/{n}((x_1-x↖{−})^2+(x_2-x↖{−})^2+... +(x_n-x↖{−})^2)={1}/{n}(x_1^2+x_2^2+... +x_n^2)-x↖{−}^2$. La variance permet de mesurer l'écart à la moyenne des valeurs d'une série statistique simple. Plus elle est grande, plus les valeurs sont dispersées par rapport à leur moyenne. L' écart-type de la série des $x_i$ est le nombre $ σ (x)=√ {V(x)}$. Noter que la seconde formule donnant la variance génère potentiellement moins d'erreurs d'arrondis que la première car la moyenne (souvent approchée) n'intervient qu'une fois. La covariance de la série des $(x_i;y_i)$ est le nombre $\cov (x;y)={1}/{n}((x_1-x↖{−})×(y_1-y↖{−})+(x_2-x↖{−})×(y_2-y↖{−})+... Les statistiques terminale stmg les. +(x_n-x↖{−})×(y_n-y↖{−}))$. La covariance permet de mesurer la dispersion des points du nuage par rapport au point moyen d'une série statistique double.

Pour les Casio: mode "Statistiques, menu "Calculs", menu "Séries à 2 variables",. Ne pas oublier de mettre tous les effectifs à 1 pour chacune des séries. II Ajustements Un ajustement est la détermination d'une courbe approchant au mieux un nuage de points dans le plan. Un ajustement affine est la détermination d'une droite approchant au mieux un nuage de points dans le plan. Soit $Δ$ une droite ajustant le nuage de points. Soient $d_1$, $d_2$,..., $d_n$ les distances "verticales" entre les points $M_i$ et la droite $Δ$. Il existe une droite unique telle que la somme $d_1^2+d_2^2+... +d_n^2$ soit minimale. Les statistiques terminale stmg de. Cette droite constitue un ajustement affine du nuage par la méthode des moindres carrés. Elle s'appelle droite de régression de $y$ en $x$. Elle a pour coefficient directeur $a={\cov (x;y)}/{V(x)}$ Cette droite passe par le point moyen $G(x↖{−}\, ;\, y↖{−})$. Déterminer l'équation $y=ax+b$ d'une droite d'ajustement du nuage par la méthode des moindres carrés, puis tracer cette droite sur le graphique.