Première ES - Statistiques descriptives - Variance et écart type
Si les valeurs de la série possèdent une unité l'écart type s'exprime dans la même unité. Autre formule pour calculer la variance :.
Première S - Statistiques descriptives - Variance et écart type
Si les valeurs de la série possèdent une unité l'écart type s'exprime dans la même unité. Autre formule pour calculer la variance :.
Cours 11 Une variable numérique : dispersion et variance Variance
Cette seconde formule souvent plus pratique
Espérance variance
https://www.unige.ch/math/mgene/cours/slides8.pdf
TD Statistique : Chapitre 8
Calculer les 3 variances et les écart-types correspondants. Calcul de la variance (cas discret):. Formule du cours utilisée principalement dans les tableurs
Chapitre 9. Analyse de la variance
explicatif et Y la variable expliquée. Dans la formule de la décomposition de la variance
Quelle est la « bonne » formule de lécart-type
formules si familières qu'on n'y prête plus guère attention. Le carré de l'écart-type
Méthode de calcul de variance locale adaptée aux processeurs
citées dans la suite de cet article sont utilisées pour chaque élément d'une image afin de calculer leur variance locale. Méthode 1 : formule de variance
Cours 12 Analyse de la variance Variance expliquée
et Y la variable expliquée. 2 Dans la formule de décomposition de la variance variance totale = variance intra + variance inter
Introduction `a lestimation
(se lit ”somme des xi au carré”). Chapitre 2. 2012–2013. Page 25. Deux exemples pour commencer Estimation Variance corrigée : pourquoi n ? 1 ? Conclusion. Un
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La racine carrée de la variance = ? est l'écart type de cette série La variance et l'écart type permettent de mesurer la « dispersion » des valeurs de la
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4 1 Variance Soit X une v a (unidimensionelle) et ? ? R un nombre Considérons la quantité Var?(X) définie par Var?(X) := E((X ? ?)2)
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variance comme indice de dispersion mesure de l'éparpillement des observations formule : variance = moyenne des carrés moins carré de la moyenne :
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Dans ce chapitre nous étudions comment l'analyse de la variance de Y permet de tester l'égalité des moyennes conditionnelles de cette variable
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Tukey multiple comparisons of means 95 family-wise confidence level Fit: aov(formula = delai ~ traitement) Analyse de la variance cO 2015 Michel Carbon
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On utilise à présent la formule : V = ? ni xi 2 – x2 Le calcul de la variance peut alors être fait en allant rechercher les valeurs de N
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2) puis la variance V(X) = E(X 2) - [E(X)]2 Moyenne variance écart-type Définition Soit (xi)1?i?n une série de données numériques
Chapitre 9. Analyse de la variance
Dans ce chapitre nous
´etudions comment l"analyse de la variance deY
permet de tester l" ´egalit´e des moyennes conditionnelles de cette variable num ´erique dans les sous-populations induites parX. Dans cette probl ´ematique,Xest appel´ee lavariable explicative, ou le facteur explicatif, etYlavariable expliqu´ee.Dans la formule de la d
´ecomposition de la variance,
variance totale = variance intra + variance inter", la variance intra, moyenne des variances (conditionnelles), quantifie la part de la variabilit ´e intrins`eque deY, et la variance inter, variance des moyennes (conditionnelles), mesure l"h ´et´erog´en´eit´e des sous-populations. 11) Variance expliqu
´ee
D´efinition:La
variance expliqu´ee par la variableX
est´egale`a la
variance inter divis´ee par la variance globale deY
C"est un nombre compris entre0et1puisque les variances sont des nombres positifs ou nuls, et que la variance inter est une part de la variance globale.La variance expliqu
´ee est une mesure du lien entre le facteurXet la mesure num ´eriqueY, pour appr´ecier commentYd´epend du fait d"appartenir `a une sous-population ou`a une autre. 2Exemple du nombre d"enfants de 0
`a 6 ans selon la structure familiale (exemple 1 du chapitre 6) :Arrondi4
Effectif
yi y2i y i 2i n i: y i2 n i:2i Mono 10351669
3199
1,6126
0,4903
2691,4955
507,4605
Couples
653611036
22802
1,6885
0,6376
18634,3468
4167,3536
Total7571127052600121325,8423 4674,8141
Moyenne1,6781 3,43432,81680,6175
Variance 0,6183Inter0,00080,6175Intra
Les moyennes dans les deux sous-populations diff
`erent assez peu (de l"ordre de5%), la variance inter est tr`es faible (0;001) de mˆeme que la variance expliqu ´ee par le facteur structure familiale" (0:001). 3 Si la variance expliqu´ee est´egale`a 1, la variance intra vaut 0, ce qui entra ˆıne que toutes les variances conditionnelles sont nulles (la variance intra ´etant une somme de nombres positifs ou nuls, elle ne peut valoir0 que si chaque terme est nul). Par cons´equent, les individus de chaque
sous-population ont tous la mˆeme mesureY.
Dans ces conditions, le facteurXd´etermine enti`erement la mesureY: il suffit de conna ˆıtre la sous-population dans laquelle l"individu se trouve pour connaˆıtre sa mesureY.
Inversement il suffit de conna
ˆıtre la mesureYd"un individu pour savoir
dans quelle sous-population il se trouve, en supposant que les sous-populations ont toutes des valeurs deYdiff´erentes. 4 Si la variance expliqu´ee est´egale`a 0, la variance inter est nulle, ce qui revient `a dire que les moyennes conditionnelles deYsont identiques :Y donne globalement les mˆemes mesures sur toutes les sous-populations.
Cela ne signifie pas
`a proprement parler queXetYsont ind´ependantes (il faudrait pour cela qu"en plus de l"´egalit´e des moyennes conditionnelles
on ait l" ´egalit´e des distributions conditionnelles), mais que le facteurX n"a pas d"effet global sur la mesure deY. Inversement, siXetYsont ind´ependantes, les moyennes conditionnelles deYsont identiques, la variance inter est donc nulle et la variance expliqu´ee est´egale`a 0.
5 Si la variance expliqu´ee est proche de 0, la variance inter l"est egalement. Les moyennes deYdans les sous-populations sont peu diff ´erentes les une des autres ; alors de deux choses l"une : ou bien ces diff´erences sont un effet des fluctuations
d" ´echantillonnage pour des sous-populations de mˆeme moyenne, ce qui revient `a consid´erer que le facteurXn"a pas d"effet sur la variableY. ou bien au contraire, elles sont dues au fait queXa un effet sur laY, sans doute faible, mais suffisant pour rendre les mesures deY diff´erentes dans les sous-populations.
Ces observations ont donn
´e l"id´ee d"un test pour appr´ecier si des petites diff ´erences entre les moyennes deYdans les sous-populations peuvent etre interpr´et´ees ou non comme l"effet du facteurX. 62) Test de l"
´egalit´e des moyennes par l"analyse de la variance Soit T la valeur (nk)var inter var intra calcul´ee`a partir de l"observation d"un
echantillon de taillen,k´etant le nombre de sous-populations (le nombre de modalit´es deX). D´efinissons l"hypoth`ese
(H) :les moyennes deYsont identiques dans les sous-populations. Si(H)est vraie alors les valeurs deTcalcul´ees sur diff´erents echantillons vont varier au voisinage de 0, puisque du fait des fluctuations d" ´echantillonnage, les variances inter vontˆetre proches de 0.Plus pr
´ecis´ement, on sait par des travaux math´ematiques que sous cette hypoth `ese(H), les valeurs deTvarient approximativement comme la distribution du2`ak1degr´es de libert´e. 7Le principe du test est identique
`a celui du2pour l"ind´ependance statistique:1:on d´etermine d"abord un seuilsau-del`a duquel les valeurs deTsont
consid ´er´ees comme improbables si l"hypoth`ese(H)est vraie, en utilisant une table des distributions du2qui est la distribution deTdans ce cas. Par exemple, sisest le 95`eme centile, c"est-`a-dires=lk-1(95%), alors5%seulement des´echantillons peuvent donner pourTune valeur
sup´erieure`as(en supposant(H)vraie).
2:on calcule la valeurtdeTpour l"´echantillon observ´e.
3:si t > s (i.e.,tfait partie des valeurs improbables si(H)vraie), alors on rejette l"hypoth `ese(H) , en consid´erant que le facteurXa un effet global
surY(les moyennes deYsont diff´erentes dans les sous-populations). 4 :si t s (i.e., tne fait pas partie des valeurs improbables si(H)vraie), alors on ne rejette pas l"hypoth `ese(H) , en consid´erant qu"il est possible
que le facteurXn"ait pas d"effet global surY. 8Exemple du nombre d"enfants de 0
`a 6 ans selon la structure familiale : si la moyenne du nombre d"enfants est identique dans les deux structures familiales (Hypoth `ese(H)), la variableTsuit une loi du2`a21 = 1degr´e de libert´e ; le 95`eme centile vaut3;84, ce qui
signifie que dans cette hypoth `ese(H),5%seulement des´echantillons donnent une valeur deTsup´erieure`as= 3;84. pour l" ´echantillon observ´e, la valeurtcalcul´ee pourTest´egale`a (75712)0;00080;61759;8; si(H)´etait vraie, l"´echantillon serait un
de ces5%d"´echantillons atypiques, ce que nous n"avons pas de raison de penser : nous rejetons donc cette hypoth `ese en admettant que le facteur structure familiale" a un (faible) effet global sur lequotesdbs_dbs35.pdfusesText_40[PDF] bpjeps
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