Les distributions en classes Exercice 1. Distribution des poids en classes : np p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 0,00 % 2 20-<40 30 18,18 % 3 40-<60 50 5 7 45,45 % 63,64 % 4 60-<80 70 11 36,36 % 100,00 % 80-<100 90 Total SO

Les distributions en classes Exercice 1. Distribution des poids en classes : np p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 0,00 % 2 20-<40 30 18,18 % 3 40-<60 50 5 7 45,45 % 63,64 % 4 60-<80 70 11 36,36 % 100,00 % 80-<100 90 Total SO

Les distributions en classes Exercice 1. Distribution des poids en classes : Nk p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 0,00 % 2 20-<40 30 18,18 % 3 40-<60 50 5 7 45,45 % 63,64 % 4 60-<80 70 11 36,36 % 100,00 % 80-<100 90 Total SO

Les distributions en classes Exercice 1. Distribution des poids en classes : Nk Formule à privilégier ! p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 0,00 % 2 20-<40 30 18,18 % 3 40-<60 50 5 7 45,45 % 63,64 % 4 60-<80 70 11 36,36 % 100,00 % 80-<100 90 Total SO

Les distributions en classes Exercice 1. Distribution des poids en classes : fp Fréquence d’une ligne = division ° du contenu de la cellule « effectif » de la ligne ° par n p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 0,00 % 2 20-<40 30 18,18 % 3 40-<60 50 5 7 45,45 % 63,64 % 4 60-<80 70 11 36,36 % 100,00 % 80-<100 90 Total SO

Les distributions en classes Exercice 1. Distribution des poids en classes : fp Fréquence d’une ligne = division ° du contenu de la cellule « effectif » de la ligne ° par n Si méthode applicable à une cellule, ° applicable à toutes les cellules de la colonne, ° y compris pour la ligne « Total » ° sauf exception (sans objet).

Les distributions en classes Exercice 1. Distribution des poids en classes : fp Fréquence d’une ligne = division ° du contenu de la cellule « effectif » de la ligne ° par n Si méthode applicable à une cellule, ° applicable à toutes les cellules de la colonne, ° y compris pour la ligne « Total » ° sauf exception (sans objet).

Les distributions en classes Exercice 1. Distribution des poids en classes : fp Fréquence d’une ligne = division ° du contenu de la cellule « effectif » de la ligne ° par n Si méthode applicable à une cellule, ° applicable à toutes les cellules de la colonne, ° y compris pour la ligne « Total » ° sauf exception (sans objet).

Les distributions en classes Exercice 1. Distribution des poids en classes : fp Fréquence d’une ligne = division ° du contenu de la cellule « effectif » de la ligne ° par n Si méthode applicable à une cellule, ° applicable à toutes les cellules de la colonne, ° y compris pour la ligne « Total » ° sauf exception (sans objet).

Les distributions en classes Exercice 1. Distribution des poids en classes : Fk p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 0,00 % 2 20-<40 30 18,18 % 3 40-<60 50 5 7 45,45 % 63,64 % 4 60-<80 70 11 36,36 % 100,00 % 80-<100 90 Total SO

Les distributions en classes Exercice 1. Distribution des poids en classes : Fk p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 0,00 % 2 20-<40 30 18,18 % 3 40-<60 50 5 7 45,45 % 63,64 % 4 60-<80 70 11 36,36 % 100,00 % 80-<100 90 Total SO

Les distributions en classes Exercice 1. Distribution des poids en classes : Fk Formule à privilégier ! p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 0,00 % 2 20-<40 30 18,18 % 3 40-<60 50 5 7 45,45 % 63,64 % 4 60-<80 70 11 36,36 % 100,00 % 80-<100 90 Total SO

Les distributions en classes Exercice 1. Distribution des poids en classes Exemples de désignation/interprétation des résultats : n3= 5  ° effectif (simple) de la 3e ligne ° pour 5 « i », le poids est compris entre 40 et moins de 60 kg N3= 7  ° effectif cumulé de la 3e ligne ° 7 « i » présentent une valeur de la variable inférieure à 60 kg f3= 45,45%  ° fréquence (simple) de la 3e ligne ° 45,45% des « i » ont un poids appartenant à la 3e classe F3= 63,64%  ° fréquence cumulée de la 3e ligne ° pour 63,64% des « i », le poids est inférieur à 60 kg p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 0,00 % 2 20-<40 30 18,18 % 3 40-<60 50 5 7 45,45 % 63,64 % 4 60-<80 70 11 36,36 % 100,00 % 80-<100 90 Total SO

Les distributions en classes Exercice 1. Distribution des poids en classes Exemples de désignation/interprétation des résultats : n3= 5  ° effectif (simple) de la 3e ligne ° pour 5 « i », le poids est compris entre 40 et moins de 60 kg N3= 7  ° effectif cumulé de la 3e ligne ° 7 « i » présentent une valeur de la variable inférieure à 60 kg f3= 45,45%  ° fréquence (simple) de la 3e ligne ° 45,45% des « i » ont un poids appartenant à la 3e classe F3= 63,64%  ° fréquence cumulée de la 3e ligne ° 63,64% des observations sont inférieures à 60 kg p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 0,00 % 2 20-<40 30 18,18 % 3 40-<60 50 5 7 45,45 % 63,64 % 4 60-<80 70 11 36,36 % 100,00 % 80-<100 90 Total SO

Les distributions en classes Exercice 2. Distribution des poids selon les valeurs observées Exemples de désignation/interprétation des résultats : n3= 4  ° effectif (simple) de la 3e ligne ° pour 4 « i », le poids est de 51 kg N3= 6  ° effectif cumulé de la 3e ligne ° 6 « i » présentent une valeur égale ou inférieure à 51 kg f3= 36,36%  ° fréquence (simple) de la 3e ligne ° 36,36% des « i » ont un poids de 51 kg p/k xp np Nk fp Fk 1 24 9,09 % 9,09 % 2 35 18,18 % 3 51 4 6 36,36 % 54,55 % 58 7 63,64 % 5 65 9 81,82 % 72 11 100,00 % Total SO

Les distributions en classes Exercice 3. Distribution de la variable « nationalité » Remarques : variable qualitative : cf. colonne « Autres codes » ne pas calculer les effectifs et fréquences cumulés en effet, pas d’ordre au contraire de la variable « poids » regroupements possibles p/k Nationalité Autres codes np Nk fp Fk 1 Belge 1 ou B 122 S. O. 60,70% 2 Marocaine 2 ou M 37 18,41% 3 Française 3 ou F 19 9,45% 4 Autre 4 ou Au 23 11,44% Total 201 100,00%

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Données Les cases devant rester vides (SO) Valeurs faciles à trouver : les xp : pour p = 1 : (0 + 1.000)/2 = 500 f1 = F1 (forcé vu que c’est la 1re ligne) F4 = 1 (forcé vu que c’est la dernière ligne active) la fréquence de la ligne « Total » = 1 N3 = N2 + n3 = 110 + 60 = 170 Autre(s) indice(s) ? p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 0,10 2 1.000-<2.000 110 0,55 3 2.000-<3.000 60 0,85 4 3.000-<4.000 Tot.

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Correction disponible sur claroline Interprétation de données p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 0,10 2 1.000-<2.000 110 0,55 3 2.000-<3.000 60 0,85 4 3.000-<4.000 Tot.

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Variable et individus sous observation Interprétation de données p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 0,10 2 1.000-<2.000 110 0,55 3 2.000-<3.000 60 0,85 4 3.000-<4.000 Tot.

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Variable et individus sous observation Interprétation de données p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 0,10 2 1.000-<2.000 110 0,55 3 2.000-<3.000 60 0,85 4 3.000-<4.000 Tot.

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Les cases devant rester vides (SO) Valeurs faciles à trouver : les xp : pour p = 1 : (0 + 1.000)/2 = 500 f1 = F1 (forcé vu que c’est la 1re ligne) F4 = 1 (forcé vu que c’est la dernière ligne active) la fréquence de la ligne « Total » = 1 N3 = N2 + n3 = 110 + 60 = 170 Autre(s) indice(s) ? p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 0,10 2 1.000-<2.000 110 0,55 3 2.000-<3.000 60 0,85 4 3.000-<4.000 Tot.

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Les cases devant rester vides (SO) Valeurs faciles à trouver : les xp : pour p = 1 : (0 + 1.000)/2 = 500 f1 = F1 (forcé vu que c’est la 1re ligne) F4 = 1 (forcé vu que c’est la dernière ligne active) la fréquence de la ligne « Total » = 1 N3 = N2 + n3 = 110 + 60 = 170 Autre(s) indice(s) ? p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 0,10 2 1.000-<2.000 110 0,55 3 2.000-<3.000 60 0,85 4 3.000-<4.000 Tot. SO

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Les cases devant rester vides (SO) Valeurs faciles à trouver : les xp : pour p = 1 : (0 + 1.000)/2 = 500 f1 = F1 (forcé vu que c’est la 1re ligne) F4 = 1 (forcé vu que c’est la dernière ligne active) la fréquence de la ligne « Total » = 1 N3 = N2 + n3 = 110 + 60 = 170 Autre(s) indice(s) ? p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 0,10 2 1.000-<2.000 110 0,55 3 2.000-<3.000 60 0,85 4 3.000-<4.000 Tot. SO

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Les cases devant rester vides (SO) Valeurs faciles à trouver : les xp : pour p = 1 : (0 + 1.000)/2 = 500 f1 = F1 (forcé vu que c’est la 1re ligne) F4 = 1 (forcé vu que c’est la dernière ligne active) la fréquence de la ligne « Total » = 1 N3 = N2 + n3 = 110 + 60 = 170 Autre(s) indice(s) ? p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 500 0,10 2 1.000-<2.000 1.500 110 0,55 3 2.000-<3.000 2.500 60 0,85 4 3.000-<4.000 3.500 Tot. SO

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Les cases devant rester vides (SO) Valeurs faciles à trouver : les xp : pour p = 1 : (0 + 1.000)/2 = 500 f1 = F1 (forcé vu que c’est la 1re ligne) F4 = 1 (forcé vu que c’est la dernière ligne active) la fréquence de la ligne « Total » = 1 N3 = N2 + n3 = 110 + 60 = 170 Autre(s) indice(s) ? p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 500 0,10 2 1.000-<2.000 1.500 110 0,55 3 2.000-<3.000 2.500 60 0,85 4 3.000-<4.000 3.500 Tot. SO

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Les cases devant rester vides (SO) Valeurs faciles à trouver : les xp : pour p = 1 : (0 + 1.000)/2 = 500 f1 = F1 (forcé vu que c’est la 1re ligne) F4 = 1 (forcé vu que c’est la dernière ligne active) la fréquence de la ligne « Total » = 1 N3 = N2 + n3 = 110 + 60 = 170 Autre(s) indice(s) ? p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 500 0,10 2 1.000-<2.000 1.500 110 0,55 3 2.000-<3.000 2.500 60 0,85 4 3.000-<4.000 3.500 1,00 Tot. SO

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Les cases devant rester vides (SO) Valeurs faciles à trouver : les xp : pour p = 1 : (0 + 1.000)/2 = 500 f1 = F1 (forcé vu que c’est la 1re ligne) F4 = 1 (forcé vu que c’est la dernière ligne active) la fréquence de la ligne « Total » = 1,00 N3 = N2 + n3 = 110 + 60 = 170 Autre(s) indice(s) ? p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 500 0,10 2 1.000-<2.000 1.500 110 0,55 3 2.000-<3.000 2.500 60 0,85 4 3.000-<4.000 3.500 1,00 Tot. SO

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Les cases devant rester vides (SO) Valeurs faciles à trouver : les xp : pour p = 1 : (0 + 1.000)/2 = 500 f1 = F1 (forcé vu que c’est la 1re ligne) F4 = 1 (forcé vu que c’est la dernière ligne active) la fréquence de la ligne « Total » = 1,00 N3 = N2 + n3 = 110 + 60 = 170 Autre(s) indice(s) ? p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 500 0,10 2 1.000-<2.000 1.500 110 0,55 3 2.000-<3.000 2.500 60 170 0,85 4 3.000-<4.000 3.500 1,00 Tot. SO

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Les cases devant rester vides (SO) Valeurs faciles à trouver : les xp : pour p = 1 : (0 + 1.000)/2 = 500 f1 = F1 (forcé vu que c’est la 1re ligne) F4 = 1 (forcé vu que c’est la dernière ligne active) la fréquence de la ligne « Total » = 1,00 N3 = N2 + n3 = 110 + 60 = 170 Autre(s) indice(s) ? p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 500 0,10 2 1.000-<2.000 1.500 110 0,55 3 2.000-<3.000 2.500 60 170 0,85 4 3.000-<4.000 3.500 1,00 Tot. SO

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Les cases devant rester vides (SO) Valeurs faciles à trouver : les xp : pour p = 1 : (0 + 1.000)/2 = 500 f1 = F1 (forcé vu que c’est la 1re ligne) F4 = 1 (forcé vu que c’est la dernière ligne active) la fréquence de la ligne « Total » = 1,00 N3 = N2 + n3 = 110 + 60 = 170 Autre(s) indice(s) ? Éventuellement oui : les fp p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 500 0,10 2 1.000-<2.000 1.500 110 0,55 3 2.000-<3.000 2.500 60 170 0,85 4 3.000-<4.000 3.500 1,00 Tot. SO

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Les cases devant rester vides (SO) Valeurs faciles à trouver : les xp : pour p = 1 : (0 + 1.000)/2 = 500 f1 = F1 (forcé vu que c’est la 1re ligne) F4 = 1 (forcé vu que c’est la dernière ligne active) la fréquence de la ligne « Total » = 1,00 N3 = N2 + n3 = 110 + 60 = 170 Autre(s) indice(s) ? Généralement, c’est ici que cela coince ! p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 500 0,10 2 1.000-<2.000 1.500 110 0,55 3 2.000-<3.000 2.500 60 170 0,85 4 3.000-<4.000 3.500 1,00 Tot. SO

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Moins évident à trouver sur base d’une manipulation des équations théoriques (cf. p. XII) trouver un élément inconnu et une équation où il serait la seule inconnue Exemple : où F2 et N2 sont connus  calcul de n p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 500 0,10 2 1.000-<2.000 1.500 110 0,55 3 2.000-<3.000 2.500 60 170 0,85 4 3.000-<4.000 3.500 1,00 Tot. SO

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Moins évident à trouver sur base d’une manipulation des équations théoriques (cf. p. XII) trouver un élément inconnu et une équation où il serait la seule inconnue Exemple : où F2 et N2 sont connus  calcul de n p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 500 0,10 2 1.000-<2.000 1.500 110 0,55 3 2.000-<3.000 2.500 60 170 0,85 4 3.000-<4.000 3.500 1,00 Tot. SO

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Moins évident à trouver sur base d’une manipulation des équations théoriques (cf. p. XII) trouver un élément inconnu et une équation où il serait la seule inconnue Exemple : où F2 et N2 sont connus  calcul de n p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 500 0,10 2 1.000-<2.000 1.500 110 0,55 3 2.000-<3.000 2.500 60 170 0,85 4 3.000-<4.000 3.500 1,00 Tot. SO

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Moins évident à trouver sur base d’une manipulation des équations théoriques (cf. p. XII) trouver un élément inconnu et une équation où il serait la seule inconnue Exemple : où F2 et N2 sont connus  calcul de n p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 500 0,10 2 1.000-<2.000 1.500 110 0,55 3 2.000-<3.000 2.500 60 170 0,85 4 3.000-<4.000 3.500 1,00 Tot. SO

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Moins évident à trouver Exemple :

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Moins évident à trouver Exemple :

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Moins évident à trouver Exemple :

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Moins évident à trouver Exemple :

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Moins évident à trouver Exemple :

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Moins évident à trouver Exemple :

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Moins évident à trouver Exemple :

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Moins évident à trouver Exemple :

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Moins évident à trouver Exemple : À mon avis, attendre le dernier moment pour introduire les nombres dans la formule ! Pourquoi ?

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Moins évident à trouver Exemple : 200

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Moins évident à trouver Exemple : 200 200 Une 2e fois dans le tableau

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Autre exemple : Exemple : avec F2 et f1 connues  f2 200 200

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Autre exemple : Exemple : 200 200

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Autre exemple : Exemple : 200 200

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Autre exemple : Exemple : 200 200

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Autre exemple : Exemple : 200 200

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Autre exemple : Exemple : 0,45 200 200

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Les cases devant rester vides (SO) Valeurs faciles à trouver Après des valeurs plus difficiles : équations et manipulation Quand le tableau est complet, vérifications : retrouver une valeur par différents chemins déjà faire des vérifications en cours de route

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Les cases devant rester vides (SO) Valeurs faciles à trouver Après des valeurs plus difficiles : équations et manipulation Quand le tableau est complet, vérifications : retrouver une valeur par différents chemins déjà faire des vérifications en cours de route

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Les cases devant rester vides (SO) Valeurs faciles à trouver Après des valeurs plus difficiles : équations et manipulation Quand le tableau est complet, vérifications : retrouver une valeur par différents chemins déjà faire des vérifications en cours de route

Les distributions en classes Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Les cases devant rester vides (SO) Valeurs faciles à trouver Après des valeurs plus difficiles : équations et manipulation Quand le tableau est complet, vérifications : retrouver une valeur par différents chemins déjà faire des vérifications en cours de route

Les distributions en classes Exercice 5. Distribution du poids dans une localité Remarques : méthode : cf. exercice 4 ici, les résultats sont moins évidents dès lors les manipulations théoriques sont plus utiles p/k Bornes (en kg) xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 875 0,07 2 20-<40 30 1.625 2.500 0,13 0,20 3 40-<60 50 4.000 6.500 0,32 0,52 4 60-<80 70 2.625 9.125 0,21 0,73 5 80-<100 90 3.375 12.500 0,27 1,00 Tot. SO

Les distributions en classes Exercice 5. Distribution du poids dans une localité Remarques : méthode : cf. exercice 4 ici, les résultats sont moins évidents dès lors les manipulations théoriques sont plus utiles p/k Bornes (en kg) xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 875 0,07 2 20-<40 30 1.625 2.500 0,13 0,20 3 40-<60 50 4.000 6.500 0,32 0,52 4 60-<80 70 2.625 9.125 0,21 0,73 5 80-<100 90 3.375 12.500 0,27 1,00 Tot. SO

Les distributions en classes Exercice 5. Distribution du poids dans une localité Remarques : méthode : cf. exercice 4 ici, les résultats sont moins évidents dès lors les manipulations théoriques sont plus utiles p/k Bornes (en kg) xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 875 0,07 2 20-<40 30 1.625 2.500 0,13 0,20 3 40-<60 50 4.000 6.500 0,32 0,52 4 60-<80 70 2.625 9.125 0,21 0,73 5 80-<100 90 3.375 12.500 0,27 1,00 Tot. SO

Les distributions en classes Exercice 5. Distribution du poids dans une localité Remarques : méthode : cf. exercice 4 ici, les résultats sont moins évidents  dès lors les manipulations théoriques sont plus utiles p/k Bornes (en kg) xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 875 0,07 2 20-<40 30 1.625 2.500 0,13 0,20 3 40-<60 50 4.000 6.500 0,32 0,52 4 60-<80 70 2.625 9.125 0,21 0,73 5 80-<100 90 3.375 12.500 0,27 1,00 Tot. SO

Les distributions en classes Exercice 6. Distribution de l’âge sur données réelles Remarques : méthode : cf. exercice 4 ici, les résultats ne sont pas du tout évidents  les manipulations théoriques sont indispensables attendre le dernier moment pour remplacer les symboles par les nombres lors des manipulations, si uniquement emploi des nombres : procédure longue et fastidieuse ne pas s’étonner de trébucher p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 6-<9 ans 7,5 323.562 21,46% 2 9-<12 ans 10,5 365.766 689.328 24,26% 45,72% 3 12-<15 ans 13,5 418.625 1.107.953 27,77% 73,48% 4 15-<18 ans 16,5 399.784 1.507.737 26,52% 100,00% Tot. SO 1,00

Les distributions en classes Exercice 6. Distribution de l’âge sur données réelles Remarques : méthode : cf. exercice 4 ici, les résultats ne sont pas du tout évidents  les manipulations théoriques sont indispensables attendre le dernier moment pour remplacer les symboles par les nombres lors des manipulations, si uniquement emploi des nombres : procédure longue et fastidieuse ne pas s’étonner de trébucher p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 6-<9 ans 7,5 323.562 21,46% 2 9-<12 ans 10,5 365.766 689.328 24,26% 45,72% 3 12-<15 ans 13,5 418.625 1.107.953 27,77% 73,48% 4 15-<18 ans 16,5 399.784 1.507.737 26,52% 100,00% Tot. SO 1,00

Les distributions en classes Exercice 6. Distribution de l’âge sur données réelles Remarques : méthode : cf. exercice 4 ici, les résultats ne sont pas du tout évidents  les manipulations théoriques sont indispensables attendre le dernier moment pour remplacer les symboles par les nombres lors des manipulations, si uniquement emploi des nombres : procédure longue et fastidieuse ne pas s’étonner de trébucher p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 6-<9 ans 7,5 323.562 21,46% 2 9-<12 ans 10,5 365.766 689.328 24,26% 45,72% 3 12-<15 ans 13,5 418.625 1.107.953 27,77% 73,48% 4 15-<18 ans 16,5 399.784 1.507.737 26,52% 100,00% Tot. SO 1,00

Les distributions en classes Exercice 6. Distribution de l’âge sur données réelles Remarques : méthode : cf. exercice 4 ici, les résultats ne sont pas du tout évidents  les manipulations théoriques sont indispensables attendre le dernier moment pour remplacer les symboles par les nombres lors des manipulations, si uniquement emploi des nombres : procédure longue et fastidieuse ne pas s’étonner de trébucher p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 6-<9 ans 7,5 323.562 21,46% 2 9-<12 ans 10,5 365.766 689.328 24,26% 45,72% 3 12-<15 ans 13,5 418.625 1.107.953 27,77% 73,48% 4 15-<18 ans 16,5 399.784 1.507.737 26,52% 100,00% Tot. SO 1,00

Les distributions en classes Exercice 6. Distribution de l’âge sur données réelles Remarques : méthode : cf. exercice 4 ici, les résultats ne sont pas du tout évidents  les manipulations théoriques sont indispensables attendre le dernier moment pour remplacer les symboles par les nombres lors des manipulations, si uniquement emploi des nombres : procédure longue et fastidieuse ne pas s’étonner de trébucher p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 6-<9 ans 7,5 323.562 21,46% 2 9-<12 ans 10,5 365.766 689.328 24,26% 45,72% 3 12-<15 ans 13,5 418.625 1.107.953 27,77% 73,48% 4 15-<18 ans 16,5 399.784 1.507.737 26,52% 100,00% Tot. SO 1,00 Faites encore comme vous le voulez !

Les distributions en classes Exercice 7. Distribution des chômeurs par âge Population : les chômeurs indemnisés de Bruxelles en 2008 Variable :  l’âge, avec regroupement en classes de 5 ans  var. quantitative continue (valeur numérique et infinité de valeurs) Données groupées : pour un paquet de 484 individus, âge entre 18 –< 20 ans Tableau des effectifs et des fréquences (interprétation : cf. site) p/k Classes xp np Nk fp Fk 1 18-< 20 ans 19,0 484 0,7% 2 20-< 25 ans 22,5 7.452 7.936 10,1% 10,8% 3 25-< 30 ans 27,5 12.270 20.206 16,6% 27,4% 4 30-< 35 ans 32,5 11.294 31.500 15,3% 42,7% 5 35-< 40 ans 37,5 10.479 41.979 14,2% 56,9% 6 40-< 45 ans 42,5 9.126 51.105 12,4% 69,3% 7 45-< 50 ans 47,5 8.207 59.312 11,1% 80,4% 8 50-< 55 ans 52,5 8.637 67.949 11,7% 92,1% 9 55-< 60 ans 57,5 4.863 72.812 6,6% 98,7% 10 60-< 65 ans 62,5 942 73.754 1,3% 100,0% S.O. Total

Les distributions en classes Exercice 7. Distribution des chômeurs par âge Population : les chômeurs indemnisés de Bruxelles en 2008 Variable :  l’âge, avec regroupement en classes de 5 ans  var. quantitative continue (valeur numérique et infinité de valeurs) Données groupées : pour un paquet de 484 individus, âge entre 18 –< 20 ans Tableau des effectifs et des fréquences (interprétation : cf. site) p/k Classes xp np Nk fp Fk 1 18-< 20 ans 19,0 484 0,7% 2 20-< 25 ans 22,5 7.452 7.936 10,1% 10,8% 3 25-< 30 ans 27,5 12.270 20.206 16,6% 27,4% 4 30-< 35 ans 32,5 11.294 31.500 15,3% 42,7% 5 35-< 40 ans 37,5 10.479 41.979 14,2% 56,9% 6 40-< 45 ans 42,5 9.126 51.105 12,4% 69,3% 7 45-< 50 ans 47,5 8.207 59.312 11,1% 80,4% 8 50-< 55 ans 52,5 8.637 67.949 11,7% 92,1% 9 55-< 60 ans 57,5 4.863 72.812 6,6% 98,7% 10 60-< 65 ans 62,5 942 73.754 1,3% 100,0% S.O. Total

Les distributions en classes Exercice 7. Distribution des chômeurs par âge Population : les chômeurs indemnisés de Bruxelles en 2008 Variable :  l’âge, avec regroupement en classes de 5 ans  var. quantitative continue (valeur numérique et infinité de valeurs) Données groupées : pour un paquet de 484 individus, âge entre 18 –< 20 ans Tableau des effectifs et des fréquences (interprétation : cf. site) p/k Classes xp np Nk fp Fk 1 18-< 20 ans 19,0 484 0,7% 2 20-< 25 ans 22,5 7.452 7.936 10,1% 10,8% 3 25-< 30 ans 27,5 12.270 20.206 16,6% 27,4% 4 30-< 35 ans 32,5 11.294 31.500 15,3% 42,7% 5 35-< 40 ans 37,5 10.479 41.979 14,2% 56,9% 6 40-< 45 ans 42,5 9.126 51.105 12,4% 69,3% 7 45-< 50 ans 47,5 8.207 59.312 11,1% 80,4% 8 50-< 55 ans 52,5 8.637 67.949 11,7% 92,1% 9 55-< 60 ans 57,5 4.863 72.812 6,6% 98,7% 10 60-< 65 ans 62,5 942 73.754 1,3% 100,0% S.O. Total

Les distributions en classes Exercice 7. Distribution des chômeurs par âge Population : les chômeurs indemnisés de Bruxelles en 2008 Variable :  l’âge, avec regroupement en classes de 5 ans  var. quantitative continue (valeur numérique et infinité de valeurs) Données groupées : pour un paquet de 484 individus, âge entre 18 –< 20 ans Tableau des effectifs et des fréquences (interprétation : cf. site) p/k Classes xp np Nk fp Fk 1 18-< 20 ans 19,0 484 0,7% 2 20-< 25 ans 22,5 7.452 7.936 10,1% 10,8% 3 25-< 30 ans 27,5 12.270 20.206 16,6% 27,4% 4 30-< 35 ans 32,5 11.294 31.500 15,3% 42,7% 5 35-< 40 ans 37,5 10.479 41.979 14,2% 56,9% 6 40-< 45 ans 42,5 9.126 51.105 12,4% 69,3% 7 45-< 50 ans 47,5 8.207 59.312 11,1% 80,4% 8 50-< 55 ans 52,5 8.637 67.949 11,7% 92,1% 9 55-< 60 ans 57,5 4.863 72.812 6,6% 98,7% 10 60-< 65 ans 62,5 942 73.754 1,3% 100,0% S.O. Total

Les distributions en classes Exercice 7. Distribution des chômeurs par âge Population : les chômeurs indemnisés de Bruxelles en 2008 Variable :  l’âge, avec regroupement en classes de 5 ans  var. quantitative continue (valeur numérique et infinité de valeurs) Données groupées : pour un paquet de 484 individus, âge entre 18 –< 20 ans Tableau des effectifs et des fréquences (interprétation : cf. site) p/k Classes xp np Nk fp Fk 1 18-< 20 ans 19,0 484 0,7% 2 20-< 25 ans 22,5 7.452 7.936 10,1% 10,8% 3 25-< 30 ans 27,5 12.270 20.206 16,6% 27,4% 4 30-< 35 ans 32,5 11.294 31.500 15,3% 42,7% 5 35-< 40 ans 37,5 10.479 41.979 14,2% 56,9% 6 40-< 45 ans 42,5 9.126 51.105 12,4% 69,3% 7 45-< 50 ans 47,5 8.207 59.312 11,1% 80,4% 8 50-< 55 ans 52,5 8.637 67.949 11,7% 92,1% 9 55-< 60 ans 57,5 4.863 72.812 6,6% 98,7% 10 60-< 65 ans 62,5 942 73.754 1,3% 100,0% S.O. Total

Les distributions en classes Ex. 8. Chômage – Comparaison des 3 Régions belges en 2008 Objectif : voir l’utilité des tableaux pour comprendre une situation % max & min selon demandeurs ou non-demandeurs d’emploi non-demandeurs : forte concentration à 50 ans et + contraste plus marqué du côté des demandeurs : cf. 50 ans et + demandeurs d’emploi : en Flandre, % plus fort de 50 ans et + Plan du Gouvernement fédéral ciblé sur les jeunes chômeurs  Gouvernement flamand mécontent vu sa situation (+ autres commentaires, cf. site) Conclusion : pour comprendre, une analyse de données chiffrées Bon exemple d’utilité des statistiques Âge Demandeurs d’emploi Oui Non % min % max < 30 ans FL : 24,1 % WA : 30,9 % FL : 1,7 % WA : 2,4 % >=50 ans BR : 19,6 % FL : 32,2 % B & W : 94,4 % FL : 95,8 %

Les distributions en classes Ex. 8. Chômage – Comparaison des 3 Régions belges en 2008 Objectif : voir l’utilité des tableaux pour comprendre une situation % max & min selon demandeurs ou non-demandeurs d’emploi non-demandeurs : forte concentration à 50 ans et + contraste plus marqué du côté des demandeurs : cf. 50 ans et + demandeurs d’emploi : en Flandre, % plus fort de 50 ans et + Plan du Gouvernement fédéral ciblé sur les jeunes chômeurs  Gouvernement flamand mécontent vu sa situation (+ autres commentaires, cf. site) Conclusion : pour comprendre, une analyse de données chiffrées Bon exemple d’utilité des statistiques Âge Demandeurs d’emploi Oui Non % min % max < 30 ans FL : 24,1 % WA : 30,9 % FL : 1,7 % WA : 2,4 % >=50 ans BR : 19,6 % FL : 32,2 % B & W : 94,4 % FL : 95,8 %

Les distributions en classes Ex. 8. Chômage – Comparaison des 3 Régions belges en 2008 Objectif : voir l’utilité des tableaux pour comprendre une situation % max & min selon demandeurs ou non-demandeurs d’emploi non-demandeurs : forte concentration à 50 ans et + contraste plus marqué du côté des demandeurs : cf. 50 ans et + demandeurs d’emploi : en Flandre, % plus fort de 50 ans et + Plan du Gouvernement fédéral ciblé sur les jeunes chômeurs  Gouvernement flamand mécontent vu sa situation (+ autres commentaires, cf. site) Conclusion : pour comprendre, une analyse de données chiffrées Bon exemple d’utilité des statistiques Âge Demandeurs d’emploi Oui Non % min % max < 30 ans FL : 24,1 % WA : 30,9 % FL : 1,7 % WA : 2,4 % >=50 ans BR : 19,6 % FL : 32,2 % B & W : 94,4 % FL : 95,8 %

Les distributions en classes Ex. 8. Chômage – Comparaison des 3 Régions belges en 2008 Objectif : voir l’utilité des tableaux pour comprendre une situation % max & min selon demandeurs ou non-demandeurs d’emploi non-demandeurs : forte concentration à 50 ans et + contraste plus marqué du côté des demandeurs : cf. 50 ans et + demandeurs d’emploi : en Flandre, % plus fort de 50 ans et + Plan du Gouvernement fédéral ciblé sur les jeunes chômeurs  Gouvernement flamand mécontent vu sa situation (+ autres commentaires, cf. site) Conclusion : pour comprendre, une analyse de données chiffrées Bon exemple d’utilité des statistiques Âge Demandeurs d’emploi Oui Non % min % max < 30 ans FL : 24,1 % WA : 30,9 % FL : 1,7 % WA : 2,4 % >=50 ans BR : 19,6 % FL : 32,2 % B & W : 94,4 % FL : 95,8 %

Les distributions en classes Ex. 8. Chômage – Comparaison des 3 Régions belges en 2008 Objectif : voir l’utilité des tableaux pour comprendre une situation % max & min selon demandeurs ou non-demandeurs d’emploi non-demandeurs : forte concentration à 50 ans et + contraste min-max + marqué du côté des demandeurs (cf. 50 ans et +) demandeurs d’emploi : en Flandre, % plus fort de 50 ans et + Plan du Gouvernement fédéral ciblé sur les jeunes chômeurs  Gouvernement flamand mécontent vu sa situation (+ autres commentaires, cf. site) Conclusion : pour comprendre, une analyse de données chiffrées Bon exemple d’utilité des statistiques Âge Demandeurs d’emploi Oui Non % min % max < 30 ans FL : 24,1 % WA : 30,9 % FL : 1,7 % WA : 2,4 % >=50 ans BR : 19,6 % FL : 32,2 % B & W : 94,4 % FL : 95,8 %

Les distributions en classes Ex. 8. Chômage – Comparaison des 3 Régions belges en 2008 Objectif : voir l’utilité des tableaux pour comprendre une situation % max & min selon demandeurs ou non-demandeurs d’emploi non-demandeurs : forte concentration à 50 ans et + contraste min-max + marqué du côté des demandeurs (cf. 50 ans et +) demandeurs d’emploi : en Flandre, % plus fort de 50 ans et + Plan du Gouvernement fédéral ciblé sur les jeunes chômeurs  Gouvernement flamand mécontent vu sa situation (+ autres commentaires, cf. site) Conclusion : pour comprendre, une analyse de données chiffrées Bon exemple d’utilité des statistiques Âge Demandeurs d’emploi Oui Non % min % max < 30 ans FL : 24,1 % WA : 30,9 % FL : 1,7 % WA : 2,4 % >=50 ans BR : 19,6 % FL : 32,2 % B & W : 94,4 % FL : 95,8 %

Les distributions en classes Ex. 8. Chômage – Comparaison des 3 Régions belges en 2008 Objectif : voir l’utilité des tableaux pour comprendre une situation % max & min selon demandeurs ou non-demandeurs d’emploi non-demandeurs : forte concentration à 50 ans et + contraste min-max + marqué du côté des demandeurs (cf. 50 ans et +) demandeurs d’emploi : en Flandre, % plus fort de 50 ans et + Plan du Gouvernement fédéral ciblé sur les chômeurs < 30 ans  Gouvernement flamand mécontent vu sa situation (+ autres commentaires, cf. site) Conclusion : pour comprendre, une analyse de données chiffrées Bon exemple d’utilité des statistiques Âge Demandeurs d’emploi Oui Non % min % max < 30 ans FL : 24,1 % WA : 30,9 % FL : 1,7 % WA : 2,4 % >=50 ans BR : 19,6 % FL : 32,2 % B & W : 94,4 % FL : 95,8 %

Les distributions en classes Ex. 8. Chômage – Comparaison des 3 Régions belges en 2008 Objectif : voir l’utilité des tableaux pour comprendre une situation % max & min selon demandeurs ou non-demandeurs d’emploi non-demandeurs : forte concentration à 50 ans et + contraste min-max + marqué du côté des demandeurs (cf. 50 ans et +) demandeurs d’emploi : en Flandre, % plus fort de 50 ans et + Plan du Gouvernement fédéral ciblé sur les chômeurs < 30 ans  Gouvernement flamand mécontent vu sa situation (+ autres commentaires, cf. site) Conclusion : pour comprendre, une analyse de données chiffrées Bon exemple d’utilité des statistiques Âge Demandeurs d’emploi Oui Non % min % max < 30 ans FL : 24,1 % WA : 30,9 % FL : 1,7 % WA : 2,4 % >=50 ans BR : 19,6 % FL : 32,2 % B & W : 94,4 % FL : 95,8 %

Les distributions en classes Ex. 8. Chômage – Comparaison des 3 Régions belges en 2008 Objectif : voir l’utilité des tableaux pour comprendre une situation % max & min selon demandeurs ou non-demandeurs d’emploi non-demandeurs : forte concentration à 50 ans et + contraste min-max + marqué du côté des demandeurs (cf. 50 ans et +) demandeurs d’emploi : en Flandre, % plus fort de 50 ans et + Plan du Gouvernement fédéral ciblé sur les chômeurs < 30 ans  Gouvernement flamand mécontent vu sa situation (+ autres commentaires, cf. site) Conclusion : pour comprendre, une analyse de données chiffrées Bon exemple d’utilité des statistiques Âge Demandeurs d’emploi Oui Non % min % max < 30 ans FL : 24,1 % WA : 30,9 % FL : 1,7 % WA : 2,4 % >=50 ans BR : 19,6 % FL : 32,2 % B & W : 94,4 % FL : 95,8 %