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Benjamin Bertrand
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\documentclass[a4paper,10pt, table]{/media/documents/Cours/Prof/Enseignements/tools/style/classCours}
\usepackage{/media/documents/Cours/Prof/Enseignements/2014_2015}
% Title Page
\titre{TP: Modèle "normal" de gestion des stock}
% \seconde \premiereS \PSTMG \TSTMG
\classe{\TSTMG}
\date{12 janvier 2015}
\begin{document}
\maketitle
~\\[-2cm]
\section{Modèle \textbf{normal} de gestion des stock}
Le responsable d'un magasin de chaussures désire mieux gérer son stock et se demande s'il existe un modèle mathématique pouvant l'aider.
Une certaine semaine, elle relève le nombre de ventes selon la pointure des chaussures:
\begin{center}
\begin{tabular}{|c|*{11}{c|}}
\hline
Pointure & 36 & 37 & 38 & 39 & 40 & 41 & 42 & 43 & 44 & 45 & 46 \\
\hline
Ventes & 6 & 13 & 19 & 26 & 30 & 26 & 19 & 12 & 6 & 3 & 0 \\
\hline
\end{tabular}
\end{center}
La question que l'on se pose est \textit{"Peut-on approcher cette série statistique par une loi normale?"}.
On considère qu'une série statistique de moyenne $m$ et d'écart-type $s$ peut être approchée par une loi normale si les 5 critères ci-dessous sont vérifiés:
\begin{enumerate}
\item La médiane et la moyenne sont très proches.
\item Le diagramme des effectifs ressemble à une gaussienne.
\item Environ 68\% des observations sont dans l'intervalle $I1 = \intFF{m-s}{m+s}$.
\item Environ 95\% des observations sont dans l'intervalle $I2 = \intFF{m-2s}{m+2s}$.
\item Environ 69\% des observations sont dans l'intervalle $I3 = \intFF{m-3s}{m+3s}$.
\end{enumerate}
Le responsable du magasin a fait le tableau suivant pour vérifier ces 5 critères
\includegraphics[scale=0.4]{./fig/tableur}
\section{Analyse}
Nous allons voir sur ces 5 critères sont validés.
\begin{enumerate}
\item Est-ce que le critère 1 est validé?
\item Est-ce que le critère 2 est validé?
Nous allons maintenant avec l'aide du tableur vérifier les 3 derniers critères.
\item On commence par les intervalles
\begin{enumerate}
\item Parmi les formules ci-dessous, laquelle peut être saisie dans la cellule \texttt{H3} puis être recopiée vers la droite jusqu'à \texttt{J3} pour calculer la borne inférieur des intervalles?
\begin{center}
\ovalbox{\verb;=$B$17 - 1 *$B$18;} \hspace{1cm} \ovalbox{\verb;=$B$17 - $H$2 *$B$18;} \hspace{1cm} \ovalbox{\verb;=$B$17 - $H2 *$B$18;}
\end{center}
\item Compléter les cases correspondantes aux bornes des intervalles $I1$, $I2$ et $I3$.
\end{enumerate}
\item Puis on compte les effectifs de chacun de ces intervalles.
\begin{enumerate}
\item Quelle formule destinée à être recopiez vers la droite et vers le bas a été inscrite dans la case \texttt{C2}?
\item Indiquer à quoi correspondent chacun des éléments de cette formule.
\item Compléter les effectifs de chacun des intervalles.
\end{enumerate}
\item Les 3 derniers critères sont-ils vérifiés?
\end{enumerate}
\end{document}
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Notes sur une activité tableur autour de la gestion des stock
#############################################################
:date: 2015-07-01
:modified: 2015-07-01
:tags: Proba, Activité
:category: T_STMG
:authors: Benjamin Bertrand
:summary: Pas de résumé, note créée automatiquement parce que je ne l'avais pas bien fait...
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`Lien vers Act_tableur.tex <Act_tableur.tex>`_
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\documentclass[a4paper,10pt, table]{/media/documents/Cours/Prof/Enseignements/tools/style/classCours}
\usepackage{/media/documents/Cours/Prof/Enseignements/2014_2015}
% Title Page
\titre{Loi normale}
% \seconde \premiereS \PSTMG \TSTMG
\classe{\TSTMG}
\date{janvier 2015}
\begin{document}
\maketitle
\section{La gaussienne}
\begin{Ex}
Illustration avec les poids, les tailles et l'IMC
\begin{center}
\includegraphics[scale=0.4]{./fig/Taille_poids_normale}
\end{center}
\end{Ex}
\begin{Def}
Cette courbe en "cloche" est appelée \textbf{gaussienne} c'est la courbe de densité de probabilité de la variable aléatoire \textbf{la loi normale}
\end{Def}
\begin{Prop}
Une gaussienne a pour axe de symétrie $x = \mu$
\end{Prop}
\begin{Ex}
Une PME fabrique des boules de billard. On note $X$ la variable aléatoire qui à chaque boule prise au hasard, associe son diamètre. Une étude d'experts à montré que $X$ suit une loi normle d'espérence 61,25mm et d'écart-type 0,2.
\end{Ex}
\section{Probabilité}
\begin{Prop}
Soit $X$ une variable aléatoire suivant un loi normale de l'esperance $\mu$ et d'écart-type $\sigma$.
\begin{itemize}
\item La probabilité $P(a \leq X \leq b)$ est la proabilité pour que $X$ soit plus grand que $a$ et plus petit que $b$. Cette valeur se calcule en mesurant l'aire de la courbe entre $a$ et $b$.
\textit{On fait un exemple avec l'exemple d'au dessus}
\item Même chose avec $P(X \leq a)$ et $P(X \geq a)$
\end{itemize}
\end{Prop}
\begin{Prop}
Calcul de la probabilité $P(a<X<b)$ pour $X$ suivant une loi normale de moyenne $\mu$ et d'écart-type $\sigma$ avec la calculatrice
\begin{center}
\texttt{normalFRep(a,b,$\mu$, $\sigma$)}
\end{center}
\begin{itemize}
\item Pour calculer $P(a<X)$, on remplace $b$ par $10^{99}$
\item Pour calculer $P(X<b)$, on remplace $a$ par $-10^{99}$
\end{itemize}
\end{Prop}
\begin{Prop}
\textit{Toutes les props sont accompagnés d'un dessin}
\begin{itemize}
\item L'aire totale sous la courbe est égale à 1
\item $P(X > \mu) = P(X<\mu) = 0,5$
\item $P(X > a) = 1 - P(X < a)$
\item $P(a<X<b) = P(X<b) - P(x<a)$
\end{itemize}
\end{Prop}
\begin{Prop}
Avec le tableur
\texttt{Loi.normale(k;$\mu$; $\sigma$; 1} pour calculer $P(X < k)$
\begin{center}
\includegraphics[scale=0.5]{./fig/calc_loi_normale}
\end{center}
\end{Prop}
\section{Intervalle de fluctuation $2\sigma$}
\begin{Prop}
Environ 95\% des valeurs prises par $X$, une variable aléatoire qui suit une loi normale d'éspérance $\mu$ et d'écart-type $\sigma$, sont dans l'intervalle $\intFF{\mu - 2\sigma}{\mu+2\sigma}$.
\end{Prop}
\begin{Ex}
\begin{itemize}
\item Avec l'exemple précédent, $\mu = 61,25$ et $\sigma = 0,2$, $95\%$ des diamètres seront compris dans l'intervalle $\intFF{61,25-2\times0,2}{61,25+2\times0,2}$
\end{itemize}
\end{Ex}
\end{document}
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Notes sur le cours autour de la loi normale
###########################################
:date: 2015-07-01
:modified: 2015-07-01
:tags: Proba,Cours
:category: T_STMG
:authors: Benjamin Bertrand
:summary: Pas de résumé, note créée automatiquement parce que je ne l'avais pas bien fait...
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