Topic schoolique

[Spy]

J' adore tes profs presque pas rancuniers . ^^

[Yoh]

Et vive la fac...

[Djoss]

14.5/20 au premier partiel de français, qui compte pour 30 %, on a aussi la meilleure note du trimestre qui compte pour 30 % (15/20 pour moi), et puis le prochain partiel en janvier compte pour 40 ...

*ph34rs pour les partiels de jap ;_;*

EDIT : Bon, finalement, 14 au dernier partiel de français, donc ça, c'est fait, puis 11 en thème/version jap, et 14 en grammaire jap ...

[G4]

La dernière fois que j'ai posté sur ce topic, j'étais en troisième et je l'ai doublée par après. Maintenant, je suis en dernière année (que je réussis brillament, comme quoi les tems changent...) avec options axées sur la sciences.
Et l'an prochain, je compte étudier la physique à l'unif.

médecine

Tiens, tant que j'y pense... en France, y a aussi ce fameux concours en fin de première année, en médecine?

[giggs]

Tu veux dire le concours ou dans ma fac on va etre 120 ou 130 pris sur 700?

Ouais...

[Spy]

Ca va peut être paraître d' une simplicité enfantine pour certains mais je solliciterai de l' aide pour me souvenir de la manière d' utiliser les formules concernant la variance et l' écart type .

Je c/c une partie de mon compte-rendu donc si jamais un matheux pourrait me réexpliquer comment faire ces calculs simples et trouver les erreurs dans le raisonnement, je lui en serai gré.


Effet de l’auxine sur la croissance des racines de cresson

[expliquer le but du TP]
Le but de ce TP consiste à évaluer l’effet de l’auxine sur la croissance des racines. Au cours du TP, nous placerons des germinations de cresson au contact d’acide indol acétique (AIA) de concentrations variables durant une semaine.


10-7 M 10-6 M 10-5 M 10-4 M 10-3 M 0 M
1,5 cm 1,3 cm 2,1 cm 1,0 cm 0,8 cm 1,7 cm
1,6 cm 1,4 cm 1,4 cm 3,1 cm 1,0 cm 0,5 cm
0,9 cm 0,8 cm 0,6 cm 3,0 cm 0,2 cm 0,8 cm
1,3 cm 1,2 cm 1,3 cm 0,5 cm 0,2 cm 0,7 cm
1,2 cm 0,9 cm 1,0 cm 1,5 cm 0,1 cm 1,4 cm
0,6 cm 2,2 cm 2,5 cm 1,6 cm 0,1 cm 0,3 cm
0,7 cm 0,8 cm 0,5 cm 1,5 cm 0,1 cm 1,8 cm
1,2 cm 1,0 cm 1,5 cm 3,2 cm 0,1 cm 1,3 cm
0,6 cm 3,0 cm 2,1 cm 0,4 cm 0,1 cm 1,0 cm
0,7 cm 1,2 cm 1,8 cm 0,6 cm 0,1 cm 0,9 cm
1,2 cm 1,1 cm 1,0 cm 0,5 cm 0,1 cm 0,3 cm
0,8 cm 0,2 cm 1,0 cm 0,9 cm 0,1 cm 0,2 cm
0,5 cm 0,1 cm 0,2 cm 0,8 cm 0,1 cm 0,6 cm
0,3 cm 0,1 cm 0,2 cm 2,6 cm 0,1 cm 0,3 cm
0,2 cm 0,1 cm 0,1 cm 0,5 cm 0,1 cm 0,1 cm
0,5 cm X 0,2 cm 0,1 cm 0,1 cm 0,1 cm
0,2 cm X 0,1 cm 0,2 cm 0,1 cm 0,2 cm
0,3 cm X X 0,1 cm 0,1 cm 0,1 cm
X X X 1,9 cm 0,1 cm 0,1 cm
X X X 0,2 cm 0,1 cm X
X X X 0,3 cm 0,3 cm X
X X X 0,1 cm 0,1 cm X
X X X X 0,1 cm X
X X X X 0,1 cm X

Tableau 1 : Mesure des racines de cresson suivant diverses concentrations en AIA


[calculer, pour chaque condition la moyenne ainsi que l’écart type puis faire le test de Student]

Nous comparons un témoin à différents traitements de l’hormone pour des concentrations différentes (10-5 M, 10-6 M, 10-7 M, 10-8 M et 0 M).
Nous prenons 25 plantules pour chaque condition.
Nous désirons observer l’effet de l’hormone sur la croissance des racines. Ainsi, après avoir mesuré les longueurs des racines de cresson des milieux de concentration en auxine différentes, nous effectuons divers calculs. On réalise ainsi une analyse mathématique des données en ne prenant en compte que les graines germées.

On compare selon deux paramètres :

- la moyenne arithmétique :


[faire les calculs]
On détermine la moyenne pour les échantillons placés dans le milieu 0 M :
(1,7 + 0,5 + 0,8 + 0,7 + 1,4 + 0,3 + 1,8 + 1,3 + 1 + 0,9 + 0,3 + 0,2 + 0,6 + 0,3 + 0,1 + 0,1 + 0,2 + 0,1 + 0,1) / 19 = 12,4 / 19 = 0,65 cm.

On détermine la moyenne pour les échantillons placés dans le milieu 10-7 M :
(1,5 + 1,6 + 0,9 + 1,3 + 1,2 + 0,6 + 0,7 + 1,2 + 0,8 + 0,5 + 0,3 + 0,2 + 0,5 + 0,2 + 0,3) / 18 = 11,8 / 18 = 0,65 cm.

On détermine la moyenne pour les échantillons placés dans le milieu 10-6 M :
(1,6 + 1,4 + 0,8 + 1,2 + 0,9 + 2,2 + 0,8 + 1 + 3 + 1,2 + 1,1 + 0,2 + 0,1 + 0,1 + 0,1) / 15 = 15,5 / 15 = 1,03 cm.

On détermine la moyenne pour les échantillons placés dans le milieu 10-5 M :
(2,1 + 1,4 + 0,6 + 1,3 + 1 + 2,5 + 0,5 + 1,5 + 2,1 + 1,8 + 1 + 1 + 0,2 + 0,2 + 0,1 + 0,2 + 0,1) / 17 = 17,6 / 17 = 1,04 cm.

On détermine la moyenne pour les échantillons placés dans le milieu 10-4 M :
(1 + 3,1 + 3 + 0,5 + 1,5 + 1,6 + 1,5 + 3,2 + 0,4 + 0,6 + 0,5 + 0,9 + 0,8 + 2,6 + 0,5 + 0,1 + 0,2 + 0,1 + 1,9 + 0,2 + 0,3 + 0,1) / 22 = 24,6 / 22 = 1,12 cm.

On détermine la moyenne pour les échantillons placés dans le milieu 10-3 M :
(0,8 + 1 + 0,2 + 0,2 + 0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,3 + 0,1 + 0,1 + 0,1 ) / 24 = 4,4 / 24 = 0,18 cm.


- la variance ou l’écart type :

[faire les calculs]
On détermine la variance pour les échantillons placés dans le milieu 0 M :
σ 2 =

A partir de la variance, on détermine l’écart type pour les échantillons du milieu 0 M :
σ =


On détermine la variance pour les échantillons placés dans le milieu 10-7 M :
σ 2 =

A partir de la variance, on détermine l’écart type pour les échantillons du milieu 10-7 M :
σ =


On détermine la variance pour les échantillons placés dans le milieu 10-6 M :
σ =

A partir de la variance, on détermine l’écart type pour les échantillons du milieu 10-6 M :
σ =


On détermine la variance pour les échantillons placés dans le milieu 10-5 M :
σ =

A partir de la variance, on détermine l’écart type pour les échantillons du milieu 10-5 M :
σ =


On détermine la variance pour les échantillons placés dans le milieu 10-4 M :
σ =

A partir de la variance, on détermine l’écart type pour les échantillons du milieu 10-4 M :
σ =


On détermine la variance pour les échantillons placés dans le milieu 10-3 M :
σ =

A partir de la variance, on détermine l’écart type pour les échantillons du milieu 10-3 M :
σ =

[interprétation théorique]
Cela traduit la disparité des valeurs.
Plus l’écart type est grand, plus l’échantillon est hétérogène. Plus l’écart type est petit, plus l’échantillon est homogène, les valeurs seront proches de la moyenne.
Si la moyenne du témoin et celle d’une des concentrations sont égales, cela signifie que ces deux populations sont proches d’un point de vue statistique. Si elles sont différentes, cela signifie qu’elles sont éloignées d’un point de vue statistique.
On a alors deux populations différentes, l’hormone a donc un effet sur la croissance des racines. Si la moyenne est plus petite, c’est un effet inhibiteur. En revanche, si elle est plus grande, c’est un effet stimulateur.

[interprétation réelle avec les valeurs suivant les différentes concentrations en AIA]


Comparaison des moyennes :
On utilise le test de Student. Il permet de prédire quelle serait la disparité des valeurs individuelles au sein d’un échantillon donné. Ce paramètre va dépendre de l’effectif de l’échantillon n.


υ = n-1 = nombre de degrés de liberté

Celui-ci défini deux paramètres : υ, le degré de liberté (= nA + nB –2) et α, le coefficient de sécurité.
Si le coefficient de sécurité est de 95%, il y a 5% de risque, on prend alors la colonne 0,05.
Il y a 95% de chance que ce soit la réalité.
Nous utiliserons le test de Student avec un coefficient de sécurité de 95% pour en conclure en terme d'inhibition et/ou de stimulation de croissance des racines.

Tableau avec les valeurs pour les lois de Student

Plus l’effectif est faible, plus t est élevé.
|t calculé|< t théorique, H0 est vérifiée => A et B appartiennent à une même population.
|t calculé|> t théorique, H0 est fausse => A et B appartiennent à deux populations différentes.


[conclusion]


Comment expliquer les effets observés au niveau cellulaire ?

[Doraki]

Et j'imagine que t'as bien sur jamais entendu parler dans tes cours de variance et de test de student ?

[Spy]

Pour la variance, on nous a dit de revoir les cours de TS mais ça date de trop loin pour ma mémoire matheuse donc j' ai tenté de faire du mieux que j' ai pu mais j' ignore si c' est correct .
Quant à Student, on nous a dit "débrouillez vous" . >_<


Pour le milieu à 10-7, j' ai fait ceci .

On détermine la variance pour les échantillons placés dans le milieu 10-7 M.

x - xbrarre x-x barre 2
1,5 – 0,65 = 0,85 (0,85) 2 = 0,7225
1,6 – 0,65 = 0,95 (0,95) 2 = 0,9025
0,9 – 0,65 = 0,25 (0,25) 2 = 0,0625
1,3 – 0,65 = 0,65 (0,65) 2 = 0,4225
1,2 – 0,65 = 0,55 (0,55) 2 = 0,3025
0,6 – 0,65 = -0,05 (-0,05) 2 = 2,5 X 10-3
0,7 – 0,65 = 0,05 (0,05) 2 = 2,5 X 10-3
1,2 – 0,65 = 0,55 (0,55) 2 = 0,3025
0,6 – 0,65 = -0,05 (-0,05) 2 = 2,5 X 10-3
0,7 – 0,65 = 0,05 (0,05) 2 = 2,5 X 10-3
1,2 – 0,65 = 0,55 (0,55) 2 = 0,3025
0,8 – 0,65 = 0,15 (0,15) 2 = 0,0225
0,5 – 0,65 = -0,15 (-0,15) 2 = 0,0225
0,3 – 0,65 = -0,35 (-0,35) 2 = 0,1225
0,2 – 0,65 = -0,45 (-0,45) 2 = 0,2025
0,5 – 0,65 = -0,15 (-0,15) 2 = 0,0225
0,2 – 0,65 = -0,45 (-0,45) 2 = 0,2025
0,3 – 0,65 = -0,35 (-0,35) 2 = 0,1225
σ 2 = 3,745

Puis, à partir de la variance, on détermine l’écart type pour les échantillons du milieu 10-7 M :

σ = 1,935.


Pour Student, je sèche toujours . :/

[Kinbay]

Beuh voila, c'était juste pour dire que la semaine prochaine j'ai le brevet blanc, et que vu que dans mon college on nous prend pour des bêtes de travail sans foi ni loi, ca dure toute une semaine avec toutes les matières (même les trucs inutiles genre techno, musique, arts plastiques). Donc je suis pas content...

[toady]

Je te plains , je savais pas que ça existait des collèges pires que les miens...Heureusement , maintenant , je suis au lycée , mais ma moyenne va littéralement chuter...

[TcHaNg]

Beuh voila, c'était juste pour dire que la semaine prochaine j'ai le brevet blanc, et que vu que dans mon college on nous prend pour des bêtes de travail sans foi ni loi, ca dure toute une semaine avec toutes les matières (même les trucs inutiles genre techno, musique, arts plastiques). Donc je suis pas content...

Moi c'est dans un mois et on a juste les maths, l'histoire/géo/EC et le français

[Spy]

Ah, je viens de voir que j' ai oublié de prendre en compte le "n-1"

Pour le milieu à 10-7, j' ai fait ceci .

On détermine la variance pour les échantillons placés dans le milieu 10-7 M.

x - xbrarre x-x barre 2
1,5 – 0,65 = 0,85 (0,85) 2 = 0,7225
1,6 – 0,65 = 0,95 (0,95) 2 = 0,9025
0,9 – 0,65 = 0,25 (0,25) 2 = 0,0625
1,3 – 0,65 = 0,65 (0,65) 2 = 0,4225
1,2 – 0,65 = 0,55 (0,55) 2 = 0,3025
0,6 – 0,65 = -0,05 (-0,05) 2 = 2,5 X 10-3
0,7 – 0,65 = 0,05 (0,05) 2 = 2,5 X 10-3
1,2 – 0,65 = 0,55 (0,55) 2 = 0,3025
0,6 – 0,65 = -0,05 (-0,05) 2 = 2,5 X 10-3
0,7 – 0,65 = 0,05 (0,05) 2 = 2,5 X 10-3
1,2 – 0,65 = 0,55 (0,55) 2 = 0,3025
0,8 – 0,65 = 0,15 (0,15) 2 = 0,0225
0,5 – 0,65 = -0,15 (-0,15) 2 = 0,0225
0,3 – 0,65 = -0,35 (-0,35) 2 = 0,1225
0,2 – 0,65 = -0,45 (-0,45) 2 = 0,2025
0,5 – 0,65 = -0,15 (-0,15) 2 = 0,0225
0,2 – 0,65 = -0,45 (-0,45) 2 = 0,2025
0,3 – 0,65 = -0,35 (-0,35) 2 = 0,1225
∑ (x - xbrarre x-x barre) 2 = 3,745

Puis, à partir de la variance, on détermine l’écart type pour les échantillons du milieu 10-7 M :
σ 2 = 3,745 / 18 – 1 = 0,22.
σ = √0,22 = 0,47.


Et bien, je ne me souvenais pas que les matheux avaient déserté de CF .

[Slhoka]

:mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen:
BERLIIIIIIIIIIIIIIIIIIIN !:mrgreen:
:mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen::mrgreen:

[Spy]

Gnééééééééééééééééééééé ?

*demande une traduction*

HS : rien à voir mais c' est terminé pour ce que j' avais posté avant, je retiendrai la flemme des matheux comme me l' a rappelé Slhoka . ^^

[Slhoka]

Gnééééééééééééééééééééé ?

*demande une traduction*

Ca veut dire que je suis pris dans ceux qui vont étudier à Berlin l'année prochaine