La description statistique consiste en un résumé numérique d'une Une moyenne est une valeur caractéristique ou représentative d'un ensemble de données.
évaluer une grandeur statistique comme la moyenne ou la variance (estimateurs intervalles de confiance ). ? savoir si deux populations sont comparables
Soit la moyenne de cette série . Le réel V = ?. ? est appelé variance de cette série statistique.
02?/08?/2016 On distingue trois mesures de tendance centrale : ? La moyenne ;. ? Le mode ;. ? La médiane. Tous trois ne décrivent par la même chose et ...
rel de s'intéresser à la moyenne empirique Xn = 1 n. ?n i=1 Xi que l'on sait convergente vers µ par la LGN. Pour ce test Xn est appelée la statistique de.
Estimation de la variance quand la moyenne est inconnue. 18. 4. Comparaison de moyennes et de variances. 18. 4.a. Intervalle de confiance de la différence
15?/12?/2010 Pouvoir appliquer les techniques de statistiques descriptives au moyen du language. R. – Références. Dodge Y.(2003) Premiers pas en statistique ...
On souhaite estimer un paramètre ? d'une population (cela peut être sa moyenne µ son écart-type ?
Soit la moyenne de cette série . Le réel V = ?. ? est appelé variance de cette série statistique.
variables quantitatives sont résumées sous forme d'indicateurs (moyenne écart-type
Cours de Statistique de Base Anne Philippe1& Marie-Claude Viano2 1Université de Nantes Département de Mathématiques 2 rue de la Houssinière - BP 92208 - F-44322 Nantes Cedex 3 2Université de Lille 1 ableT des matières ableT des gures4 Liste des tableaux5 Chapitre 1 Introduction6 Chapitre 2 Estimation ponctuelle8 1
La médiane 23 d’une série statistique est telle que : 50 des individus ont une valeur du caractère inférieure ou égale à 23 Remarque : La médiane comme la moyenne est une mesure de tendance centrale ; mais la médiane n’est pas influencée par les valeurs extrêmes La médiane 23 est le nombre tel que : Si N est impair ?
L'écart-type exprime la dispersion des valeurs d'une série statistique autour de sa moyenne Plus il est grand plus les valeurs sont dispersées autour de la moyenne et moins la moyenne représente de façon significative la série L'écart-type possède la même unité que les valeurs de la série
III – Moyenne médiane étendue 1) Moyenne classique et moyenne pondérée Définition : La moyenne d'une série statistique de valeurs est égale à la somme des valeurs divisé par l'effectif total On la note M a) Moyenne classique Reprenons l'exemple des notes du contrôle
TESTS STATISTIQUES a) Calculer la moyenne empirique et l’¶ecart-type empirique de cette s¶erie statistique Tracer le boxplot et un histogramme b) Donner une estimation des paramµetresmet¾ c) Donner un intervalle de con?ance au niveau 95 puis 98 de la masse moyennem
Avant-propos IX Chapitre 1 Distributions statistiques à un caractère 1 I Définitions 1 A Population individu échantillon 1 B Variables 2 II Représentations graphiques 3 A Distributions statistiqueset représentations graphiques 4 B Le diagramme « branche et feuille » 10 III
Définition : La moyenne d'une série statistique de valeurs est égale à la somme des valeurs divisé par l'effectif total. On la note M.
4) Linéarité de la moyenne Propriété : Si une série de valeurs ( 1a pour moyenne (?, alors la série de valeurs 2( 1+4, avec aet bréels, a pour moyenne 2(?+4. Exemple : Moyennes 14 7 –2 (4 + 7 – 2) : 3 = 3
Ou avec une probabilit¶e de 95,4%, la moyenne inconnuemest dans l’intervalle [Xn¡2¾= p n;Xn+2¾= p n]. D¶e?nition 56On peut associer µa chaque incertitude ?, un intervalle, appel¶e intervalle de con?ance de niveau de con?ance1¡ ?, qui contient la vraie moyenne m avec une probabilit¶e ¶egale µa1¡?.
Propriété : La variance est égale à la différence entre la moyenne des carrés et le carré de la moyenne. ?? = ?? Déf. L’écart-type d’une série est le nombre ,=?. L’écart-type sert à mesurer la dispersion des valeurs de la série statistique autour de sa moyenne.