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1 Chapitre 8: La gestion des données Consulte les pages 366 et 367 pour les concepts et vocabulaire clés.

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1 1 Chapitre 8: La gestion des données Consulte les pages 366 et 367 pour les concepts et vocabulaire clés

2 2 Chapitre 8: Prépare-toi Avant de commencer le chapitre 8, il faut réviser ces concepts: 1. Représenter des données 2. Les diagrammes à boîte et à moustaches 3. Les mesures de tendance centrale 4. Interpoler et Extrapoler des valeurs

3 3 8.1: Les diagrammes de dispersion Statistique Canada collectionne et organise des données pour aider les Canadiens à mieux comprendre leur pays: sa population, ses ressources, son économie, sa société et sa culture.

4 4 Les diagrammes de dispersion Un diagramme de dispersion est un diagramme qui permet de représenter graphiquement des couples de données numériques. Il sert à voir des relations entre deux variables.

5 5 La droite la mieux ajustée La droite la mieux ajustée est la droite qui passe par les points représentés dans un diagramme de dispersion ou qui passe le plus près possible de ces points.

6 6 Une valeur aberrante Une valeur aberrante est une donnée qui ne suit pas la régularité qui se dégage des autres données. Cette donnée semble très à lécart de la plupart des données.

7 7 Interpoler des valeurs Interpoler des valeurs veut dire lestimer des valeurs qui se trouvent entre des données connues.

8 8 Extrapoler des valeurs Extrapoler des valeurs veut dire lestimer des valeurs qui se trouvent à lextérieur des données connues.

9 9 Les variables indépendantes Dans une relation, la variable indépendante est la variable qui détermine la valeur de la variable dépendante. Par exemple, avec la vitesse, distance/temps, le temps est la variable indépendante parce que la distance le dépend. Dhabitude, la variable indépendante est x

10 10 Les variables dépendantes Dans une relation, la variable dépendante est la variable dont la valeur est déterminée par la variable indépendante Par exemple, avec la vitesse, distance/temps, la distance est la variable dépendante parce que la distance dépend sur le temps pour sa valeur. Dhabitude, la variable dépendante est y

11 11 Les types des données Il y a deux types: 1. des données continus 2. des données discrètes

12 12 Des données continues Si une variable peut représenter nimporte quel nombre réel, les données sont des données continus. Quand les données sont rattachées ensemble pour former une droite, cela représente des données continues. Un exemple des données continus est la température.

13 13 Des données discrètes Si la variable ne peut pas être nimporte quel nombre réel (i.e. un nombre décimal), les données sont des données discrètes. Quand les données ne sont pas rattachées ensemble, cela représente des données discrètes. Un exemple des données discrètes sont comme le nombre des pages dans un livre.

14 14 Une corrélation #1 Pour mieux comprendre et mieux organiser les données, Statistique Canada trace des diagrammes de dispersion pour déterminer une corrélation entre deux variables.

15 15 Une corrélation #2 Une corrélation est la mesure de la dispersion des points autour dune droite dans un diagramme de dispersion (le degré de relation entre deux variables)

16 16 Les adjectifs dune corrélation La corrélation entre 2 variables peuvent être: Forte Faible Positive Négative Nest pas apparente

17 17 Une corrélation forte Si la plupart des points sont groupés autour dune droite, la corrélation est forte.

18 18 Une corrélation faible Si les points sont dispersés, mais montrent une tendance générale, la corrélation est faible.

19 19 La corrélation positive Une corrélation positive veut dire que la relation entre les variables est positive. Par exemple, quand la variable indépendante augmente, la variable dépendante augmente alors la pente est positive (elle monte de gauche à droite)

20 20 La corrélation négative Une corrélation négative veut dire que la relation entre les variables est négative. Par exemple, quand la variable indépendante augmente, la variable dépendante diminue alors la pente est négative (elle descend de gauche à droite)

21 21 Une corrélation nest pas apparente Si les points sont dispersés et ils ne montrent pas de tendance générale, il ny a pas de corrélation ou la corrélation nest pas apparente.

22 22 Une relation Une relation est une régularité entre deux ensembles de nombres. Une relation = « a relationship »

23 23 Les types des relations Avec la gestion des données, il y a 2 types de relations: Une relation linéaire (elle forme une ligne droite) Une relation non linéaire (elle ne forme pas de ligne droite)

24 24 8.2: Analyser des données et faire des prévisions Pour analyser les données, il est utile à représenter les données à laide dun diagramme de dispersion. Puis, trace, à vue, la droite la mieux ajustée.

25 25 La qualité de lajustement de la droite Une grille de corrélation est un guide pour indiquer de la qualité de lajustement de ta droite.

26 26 Une grille de corrélation CorrélationLa qualité de lajustement +1Lajustement parfait sur une droite de pente positive. Forte et positiveLa plupart des points sont groupés autour dune droite de pente positive. Faible et positiveLes points sont dispersés, mais montrent une tendance générale positive. 0Aucune relation apparente. Faible et négativeLes points sont dispersés, mais montrent une tendance générale négative. Forte et négativeLa plupart des points sont groupés autour dune droite de pente négative. Lajustement parfait sur une droite de pente négative.

27 27 8.3: Représenter des données Voici 6 types de représenter des données: (9 ième année) 1. Un diagramme de dispersion 2. Un histogramme 3. Un diagramme circulaire 4. Un diagramme à tiges et à feuilles 5. Un diagramme à boîte et à moustaches 6. Un diagrammes à bandes

28 28 Un diagramme à bandes Un diagramme à bandes est un diagramme qui représente des données à laide de bandes horizontales ou verticales. Il sert à comparer des catégories.

29 29 Un diagramme circulaire Un diagramme circulaire est un diagramme qui représente un ensemble de données par un cercle divisé en secteurs. Il sert à comparer des catégories entre elles et à comparer chaque catégorie à lensemble complet.

30 30 Un diagramme à tiges et à feuilles Un diagramme à tiges et à feuilles est une façon dorganiser des données numériques qui représente une partie de chaque nombre par une tige et lautre partie par une feuille.

31 31 Un histogramme Un histogramme est un diagramme à bandes juxtaposés qui représente des données groupées par intervalles.

32 32 Un diagramme à boîte et à moustaches Un diagramme à boîte et à moustaches est un diagramme qui indique la médiane et létendue dun ensemble de données numériques.

33 33 Le fonction des diagrammes à boîte et à moustaches Un diagramme à boîte et à moustaches illustre la dispersion des données autour de la médiane dun ensemble de données.

34 34 Le vocabulaire des diagrammes à boîtes et à moustaches La boîte contient ou représente au moins 50% des données. La plus petite valeur et la plus grande se nomment la valeur minimum et la valeur maximum respectivement. Le quartile inférieur est la médiane de la moitié inférieure des données. Le quartile supérieur est la médiane de la moitié supérieure des données.

35 35 Comment choisir la représentation la plus appropriée Le diagramme le plus approprié dépend du type de données que tu veux communiquer.

36 36 Les indices pour choisir la représentation correcte #1 1. Les diagrammes à ligne brisée et les diagrammes de dispersion servent à analyser des tendances. 2. Les histogrammes, les diagrammes à boîte et à moustaches et les diagrammes à tiges et à feuilles servent à analyser létendue des données.

37 37 Les indices pour choisir la représentation correcte #2 3. Les diagrammes à bandes et les diagrammes circulaire servent à comparer des catégories.

38 38 Les mesures de tendance centrale Le mesure de tendance centrale est la valeur qui représente le centre dun ensemble de données.

39 39 Les types de mesure de tendance centrale Il y a trois types de mesure de tendance centrale: 1. La moyenne 2. La médiane 3. Le mode

40 40 La moyenne La moyenne est la somme des valeurs dun ensemble divisé par le nombre de valeurs dans lensemble. Lavantage de la moyenne: elle donne des renseignements sur la somme des valeurs. Le désavantage de la moyenne: les valeur aberrantes ont une incidence sur elle.

41 41 Le médiane La médiane est la valeur du milieu quand les données dun ensemble sont placées par ordre croissant. Lavantage de la médiane: les valeurs aberrantes ont peu dincidence sur elle. Le désavantage de la médiane: elle ne fournit aucun renseignements sur la somme des valeurs.

42 42 Le mode Le mode est la valeur la plus courante dans un ensemble de données. Lavantage du mode: il est facile à trouver dans des tableaux de fréquence, des diagrammes, des diagrammes à bandes ou des histogrammes. Le désavantage du mode: il peut changer énormément quand il y a ajout de nouvelles données.


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