Résumé du Cours de Statistique Descriptive
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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 : V = ⋯. ⋯.
Formules de Statistiques
Statistiques descriptives : Moyenne arithmétique : (population: mx = µ) Table de Hartley pour na variances comparées et dl = (ni-1). Pas de formule en Excel.
STATISTIQUE DESCRIPTIVE
Dans le cas d'une variable statistique continue xi représente le centre de la ième classe. La variance est donc toujours positive ou nulle. Les formules ci-
Cours de Statistiques niveau L1-L2
7 mai 2018 Statistiques descriptives. 2. Introduction à la théorie des ... La formule de Bayes est alors un moyen de relier la probabilité a posteriori ...
Statistiques descriptives et exercices
La moyenne arithmétique dont on vient d'indiquer la formule est dite moyenne pon- dérée; cela signifie que chaque valeur de la variable est multipliée (pondérée)
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 : V = ⋯. ⋯.
Statistiques descriptives: Résumés et exercices
12 janv. 2017 Le symbole Σ (Somme) signifie qu'on doit appliquer la formule qui le suit à toutes les lignes du tableau puis faire la somme des résultats de ...
Statistiques descriptives
Propriétés (cf cours) : Formule de décomposition de la variance : La variance totale est la somme de la variance inter-modalités et de la variance intra-
Statistique descriptive et inférentielle
Statistique descriptive et inférentielle. Ségolen Geffray. IUT Carquefou. Année au moyen de la formule : x = ∑k i=1 ni xi. ∑k i=1 ni. Si les données sont ...
Résumé du Cours de Statistique Descriptive
15 déc. 2010 appliquer les techniques de statistiques descriptives au moyen du language ... On peut également utiliser la formule (2.1) de la variance ...
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 : V = ?. ?.
Formules de Statistiques
Formulaire de statistiques. I. Statistiques descriptives : Coefficient de détermination : Note: formule Excel valable uniquement pour un modèle linéaire ...
Cours de Statistiques niveau L1-L2
7 mai 2018 Statistique descriptive : elle a pour but de résumer l'information ... La formule de Bayes est alors un moyen de relier la probabilité a.
STATISTIQUE DESCRIPTIVE
Dans le cas d'une variable statistique continue xi représente le centre de la ième classe. La variance est donc toujours positive ou nulle. Les formules ci-
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 : V = ?. ?.
Introduction à la statistique descriptive
Les méthodes de la statistique descriptive (statistique déductive) de la densité d'effectif peut s'écrire : ni = Ai × di ; cette formule permet.
Statistiques descriptives et exercices
Rappels de cours et exercices corrigés sur la statistique descriptive Dans l'utilisation de la formule du théorème précédent il faut veiller à ...
Cours de Statistique Descriptive
L'objectif de la Statistique Descriptive est de décrire de façon synthétique et variable qualitative se calcule au moyen de la formule suivante :.
ANNEXE : RAPPEL DE QUELQUES FORMULES COURANTES EN
DÉBUT DE RÉFLEXION SUR LES STATISTIQUES DESCRIPTIVES NOTE : Cette formule est celle qui s'applique à une population puisque la statistique descriptive ...
Rappel statistiques descriptives
COMMENT RÉSUMER DES DONNÉES ?
DÉBUT DE RÉFLEXION SUR LES STATISTIQUES DESCRIPTIVESUne seule variable
MESURES DE TENDANCE CENTRALE
Mesures du " centre » autour duquel se situent les donnéesMESURES DE DISPERSION
Mesures de la dispersion autour de ce " centre »MESURES DE SYMÉTRIE
Mesures du degré de symétrie de la disposition des données autour de leur " centre »Deux variables ou plus
MESURES D'ASSOCIATION
Mesure du degré d'association entre les variables Méthodes quantitatives, © André Lemelin, 2003 Tr2-A-4.2Rappel statistiques descriptives
COMMENT RÉSUMER DES DONNÉES ?
OBSERVATIONS INDIVIDUELLES
SUR UNE VARIABLE RATIONNELLE OU D'INTERVALLE
Notation
n nombre d'observations x i valeur de la variable X à la ième
observation y i valeur de la variable Y à la ième
observation1. Mesures de tendance centrale
Moyenne :
i i x n 1 xMédiane : c'est la valeur x
de la variable X telle que 50 % des observations ont des valeurs inférieures à x , alors que 50 % ont des valeurs qui lui sont supérieures. Mode : avec un nombre fini d'observations, c'est la valeur la plus fréquente de la variable X.2. Mesures de dispersion
Domaine de variation : valeur minimum et valeur maximumÉcart inter-quartile
Variance :
i xi x n 2 1 x 2 NOTE : Cette formule est celle qui s'applique à une population, puisque la statistique descriptive ne distingue pas entre population et échantillon.Écart-type :
2 x xCoefficient de variation :
x x x C Méthodes quantitatives, © André Lemelin, 2003 Tr2-A-4.3Rappel statistiques descriptives
COMMENT RÉSUMER DES DONNÉES ?
DISPERSION PAR RAPPORT À LA MOYENNE ?
Petit exemple numérique
Fréquences Écarts à la moyenne
Valeur Série ASérie BÉcart
Valeur
absolueÉcart au
carré1 0 1 -3 3 9
2 2 0 -2 2 4
3 0 1 -1 1 1
4 4 4 0 0 0
5 0 1 1 1 1
6 2 0 2 2 4
7 0 1 3 3 9
Moyenne :
Série A : 4624422
8 1 ASérie B : 47151443111
8 1 BSomme des écarts à la moyenne :
Série A : 0220422
Série B : 03111041131
0 xnxn xxxx ii i i i Méthodes quantitatives, © André Lemelin, 2004 2-A.4Rappel statistiques descriptives
La somme des écarts à la moyenne n'est d'aucune utilité pour mesurer la dispersion ! Somme des écarts à la moyenne en valeur absolue :Série A : 8220422
Série B : 83111041131
Somme des carrés des écarts à la moyenne :Série A : 16420442
Série B : 209111041191
La somme des carrés donne à chaque écart un poids d'autant plus grand que cet écart est grand : elle reflète davantage les grandes différences.Règles de normalisation :
Diviser par le nombre d'observations n , pour pouvoir comparer des séries d'observations de différentes tailles. Diviser par la moyenne, pour ramener la dispersion de deux séries d'observations au même ordre de grandeur et la rendre indépendante des unités de mesure. Méthodes quantitatives, © André Lemelin, 2004 2-A.5Rappel statistiques descriptives
HISTOGRAMME DES SÉRIES
0 1 2 3 4 51234567
Valeur
Nombre d'observations
A B Méthodes quantitatives, © André Lemelin, 2004 2-A.6Rappel statistiques descriptives
MESURES D'ASSOCIATION ENTRE DEUX VARIABLES
Covariance
(1) population : i yixixy yx n 1 (2) échantillon : y m i ixixy ymx n1 1 sCoefficient de corrélation simple
(1) population : yx xy , avec 1 1 (2) échantillon : yx xy ss s r, avec 1 r 1quotesdbs_dbs1.pdfusesText_1[PDF] forpro creteil intranet
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