xxxvi
Le logiciel R
M
1/2
Racine carr´ ee de la matrice M
1 [A] (x)
Vaut 1 si x ∈ A et 0 sinon
[a, b]
Intervalle des valeurs comprises entre a et b
det(A)
D´ eterminant de la matrice A
Φ(·)
Fonction de r´ epartition d’une variable al´ eatoire de loi
normale standard N(0, 1)
˙
X
Matrice obtenue en centrant les colonnes de la matrice X
1 n
Vecteur (1, . . . , 1)
T de longueur n
X, Y
Variables non al´ eatoires (statistique descriptive)
N
Taille de la population
n
Taille ´ echantillonnale
m e := q 1/2
M´ ediane
PFC X (·)
Valeur du polygone des fr´ equences cumul´ ees de X
μ X , μ
Esp´ erance de la variable al´ eatoire X ou moyenne de la
population en statistique descriptive
q p ou x p
Fractile (quantile) d’ordre p d’une variable
q 1/4 , q 3/4
Premier et troisi` eme quartile (aussi not´ es q 1 et q 3 )
σ
2
Pop (x)
Variance de la population (statistique descriptive)
σ Pop (x)
´
Ecart type de la population (statistique descriptive)
c v
Coefficient de variation de la population (statistique descriptive)
γ 1
Coefficient d’asym´ etrie (skewness)
β 2
Coefficient d’aplatissement (kurtosis)
μ 3
Moment centr´ e d’ordre 3
μ 4
Moment centr´ e d’ordre 4
χ
2
Statistique du χ
2 de Pearson
Φ
2
, V
2
Φ
2 et V
2 de Cram´ er
τ, τ b
τ et τ b de Kendall
ρ
Coefficient de corr´ elation th´ eorique de Pearson
η
2
Y|X
Rapport de corr´ elation
X, Y,
Variables al´ eatoires
x i , y i , , i
R´ ealisations des variables al´ eatoires X, Y,
X, Y,
Vecteurs al´ eatoires
X n
´
Echantillon (al´ eatoire)
x n
´
Echantillon (observ´ e)
X
Matrice al´ eatoire
L
Loi (g´ en´ erique) d’une variable al´ eatoire
N(0, 1)
Loi gaussienne standard
N(μ, σ
2 )
Loi gaussienne (normale) d’esp´ erance μ et de variance σ
2
U(a, b)
Loi uniforme sur l’intervalle [a, b]
Bin(n, p)
Loi binomiale de param` etres n et p
Le logiciel R
M
1/2
Racine carr´ ee de la matrice M
1 [A] (x)
Vaut 1 si x ∈ A et 0 sinon
[a, b]
Intervalle des valeurs comprises entre a et b
det(A)
D´ eterminant de la matrice A
Φ(·)
Fonction de r´ epartition d’une variable al´ eatoire de loi
normale standard N(0, 1)
˙
X
Matrice obtenue en centrant les colonnes de la matrice X
1 n
Vecteur (1, . . . , 1)
T de longueur n
X, Y
Variables non al´ eatoires (statistique descriptive)
N
Taille de la population
n
Taille ´ echantillonnale
m e := q 1/2
M´ ediane
PFC X (·)
Valeur du polygone des fr´ equences cumul´ ees de X
μ X , μ
Esp´ erance de la variable al´ eatoire X ou moyenne de la
population en statistique descriptive
q p ou x p
Fractile (quantile) d’ordre p d’une variable
q 1/4 , q 3/4
Premier et troisi` eme quartile (aussi not´ es q 1 et q 3 )
σ
2
Pop (x)
Variance de la population (statistique descriptive)
σ Pop (x)
´
Ecart type de la population (statistique descriptive)
c v
Coefficient de variation de la population (statistique descriptive)
γ 1
Coefficient d’asym´ etrie (skewness)
β 2
Coefficient d’aplatissement (kurtosis)
μ 3
Moment centr´ e d’ordre 3
μ 4
Moment centr´ e d’ordre 4
χ
2
Statistique du χ
2 de Pearson
Φ
2
, V
2
Φ
2 et V
2 de Cram´ er
τ, τ b
τ et τ b de Kendall
ρ
Coefficient de corr´ elation th´ eorique de Pearson
η
2
Y|X
Rapport de corr´ elation
X, Y,
Variables al´ eatoires
x i , y i , , i
R´ ealisations des variables al´ eatoires X, Y,
X, Y,
Vecteurs al´ eatoires
X n
´
Echantillon (al´ eatoire)
x n
´
Echantillon (observ´ e)
X
Matrice al´ eatoire
L
Loi (g´ en´ erique) d’une variable al´ eatoire
N(0, 1)
Loi gaussienne standard
N(μ, σ
2 )
Loi gaussienne (normale) d’esp´ erance μ et de variance σ
2
U(a, b)
Loi uniforme sur l’intervalle [a, b]
Bin(n, p)
Loi binomiale de param` etres n et p