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Séries statistiques à une variable

Séries statistiques à une variable. Détermination de la médiane. 1.  Dans le cas d’un caractère discret.   Si l’effectif total est impair, la médiane est la valeur du caractère situé au milieu de la série.

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Séries statistiques à une variable

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Presentation Transcript

  1. Séries statistiques à une variable

  2. Détermination de la médiane

  3. 1. Dans le cas d’un caractère discret •   Si l’effectif total est impair, la médiane est la valeur du caractère situé au milieu de la série. •    Si l’effectif total est pair, la médiane est la demi-somme des deux valeurs centrales du caractère.

  4. Exemples : • Donner la valeur médiane de chacune des séries suivantes a)   Série de prix de vente Prix médian = 25 €

  5. b)   Nombre d’achats journaliers Nombre d’achats médian

  6. 2. Cas d’un caractère continu

  7. Distance en Km Nombre d’entreprises ECC ECD [0 ; 5[ 8 8 93 [5 ; 10[ 22 30 85 [10 ; 15[ 32 62 63 [15 ; 20[ 18 80 31 [20 ; 25[ 5 85 13 [25 ; 50[ 8 93 8 Total 93 Exemple 1 1. Tableau

  8. 2. Polygones des effectifs cumulés 3. Par lecture graphique la médiane est:

  9. Classes Effectifs ni Centre des classes xi Produits ni × xi ECC ECD Fréquences (%) FCC [100;140[ 4 120 480 4 16 25,00 25,00 [140;180[ 2 160 320 6 12 12,50 37,50 [180;220[ 6 200 1200 12 10 37,50 75,00 [220;260[ 2 240 480 14 4 12,50 87,50 [260;300[ 2 280 560 16 2 12,50 100,00 N =16 3040 100 • Plus de la moitié des élèves effectue leur stage à une • distance de 12,75 km Exemple 2 :

  10. 1. Prix moyen: 190 €

  11. 2. Polygones des EC Me = 195

  12. 3. Polygones des FCC

  13. Paramètres de dispersion Variance • ·La varianceest donnée par lune des formules suivantes: • V = - = Dans cette formule : est la moyenne

  14. L'écart-type : • Il mesure la répartition des valeurs de la variable autour de la moyenne ; • Il est égal à la racine carrée de la variance. • Écart-type : = • : lire sigma; • avec V : variance.

  15. Pour calculer l'écart ‑ type, on calcule d'abord la variance V. • Puis on calcule l'écart type   par la formule: = • Plus l’écart – type σ est grand, plus les valeurs du caractère sont dispersées autour de la moyenne • Plus il est petit, plus les valeurs du caractère sont groupées autour de la moyenne.

  16. Loi normale- courbe de Gauss • Si une série statistique se distribue suivant une loi dite normale, sa courbe des effectifs, appelée courbe de Gauss met en évidence que : • 68 % environ des valeurs appartiennent à l'intervalle • 95 % environ des valeurs appartiennent à l'intervalle •   98 % environ des valeurs appartiennent à l'intervalle

  17. Exemples :

  18. 1.  Moyenne et écart ‑ type

  19. Classes Centres xi Effectifs ni Produits ni xi [2; 4[ 8 [4; 6[ 15 [6; 8[ 18 [8; 10[ 11 [10; 12[ 14 [12; 14[ 13 79 Tableau 1 3 24 216,32 5,2 5 75 3,2 153,6 25,92 7 126 1,2 9 99 0,8 7,04 109,76 154 2,8 11 169 299,52 13 4,8 647 812,16 Total

  20. Paramètres du tableau 1 Calcul de la moyenne: Calcul de la variance: Calcul de l’écart type:

  21. Classes Centres xi Effectifs ni Produits ni xi [2; 4[ 11 [4; 6[ 17 [6; 8[ 20 [8; 10[ 15 [10; 12[ 9 [12; 14[ 7 Tableau 2 212,96 4,4 3 33 5 85 2,4 97,92 7 140 0,4 3,2 1,6 38,4 9 135 11 3,6 116,64 99 13 91 3,6 219,52 583 79 688,64 Total

  22. Paramètres du tableau 2 Calcul de la moyenne: Calcul de la variance: Calcul de l’écart type:

  23. 2. Comparaison des 2 séries • L’écart type du 2ème tableau étant plus petit, les valeurs de cette série sont mieux réparties par rapport à la 1ère série.

  24. Exercices d’application

  25. Classes Effectifs ni Fréquences en % Centres de classes xi ni×xi Effectifs cumulés décroissants Effectifs cumulés croissants [0; 3[ 5 10,0% 1,5 7,5 50 5 [3; 6[ 10 20,0% 4,5 45 45 15 [6; 9[ 19 38,0% 7,5 142,5 35 34 [9; 12[ 14 28,0% 10,5 147 16 48 [12; 15[ 2 4,0% 13,5 27 2 50 Total 50 100,0% 369 Exercice 1: 1. Tableau

  26. 2. Calcul de la moyenne: 3. • Nombre de machines ayant nécessité moins de 9 interventions: 5 + 10 + 19 = 34 • Nombre de machines ayant nécessité au moins 6 interventions: 2 + 14 + 19 = 35

  27. 4. Histogramme

  28. Diamètre en mm nombre de pièces ni centres de classes xi Produit nixi [31,70; 31,80[ 2 31,75 63,5 [31,80; 31,90[ 8 31,85 254,8 [31,9; 32[ 26 31,95 830,7 [32; 32,1[ 30 32,05 961,5 [32,1; 32,2[ 10 32,15 321,5 [32,2; 32,3[ 4 32,25 129 Total N = 80 2561 Exercice 2 1) a. Tableau

  29. b. Calcul de la moyenne: mm 2) Dans nos calculs, nous supposons que les diamètres sont uniformément répartis dans les classes, alors que le logiciel prend en compte la répartition réelle. 3) a) Calculs de k1 et k2 b) La maintenance est nécessaire

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