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Chapitre 2 - statistique inférentielle Images 1.Présentation et organisation des données.cmap 2.1Caractériser l'ensemble des données par une valeur numérique - indices de position.cmap 2.2.Caractériser l'ensemble des données par une valeur numérique - indices de dispersion.cmap 2.3.Fonction de densité.cmap 2.3 Suite Fonction de densité.cmap 2.4 Loi normale ou loi de Laplace Gauss.cmap 2.5- e. Calcul de proportions sous la loi normale centrée réduite.cmap 2.5indices de relation - note z - variable centrée réduite.cmap 2.6.1 le coefficient de corrélation de Bravais-pearson - concept de base.cmap 2.6.2 Coefficient de Bravais Pearson - Caractéristiques.cmap 2.6.3 Comment interpréter le coefficient de Bravais-Pearson.cmap 2.6 Coefficient de correlation r de Bravais Pearson.cmap 2.6 le coefficient de corrélation de Bravais-pearson.cmap Capture d’écran 2017-11-21 à 09.49.33.png Capture d’écran 2017-11-21 à 10.13.32.png Capture d’écran 2017-11-21 à 10.24.42.png Capture d’écran 2017-11-21 à 10.26.11.png Capture d’écran 2017-11-21 à 10.29.02.png Capture d’écran 2017-11-21 à 10.30.02.png Capture d’écran 2017-11-21 à 10.31.19.png Capture d’écran 2017-11-21 à 10.35.46.png Capture d’écran 2017-11-21 à 10.35.54.png Capture d’écran 2017-11-21 à 10.36.00.png Capture d’écran 2017-11-21 à 10.55.47.png Capture d’écran 2017-11-21 à 10.57.20.png Capture d’écran 2017-11-21 à 10.57.58.png Capture d’écran 2017-11-21 à 11.21.34.png Capture d’écran 2017-12-15 à 10.22.05.png Capture d’écran 2017-12-15 à 10.23.14.png interprétation coefficient de corrélation 3.png