Conception cartographique

Slides:



Advertisements
Présentations similaires
Du chapitre 1 au chapitre 2 1. Les graphiques : introduction (p.19)  Pour prendre possession des données o des chiffres dans un tableau, c’est bien o.
Advertisements

Maitresse Célestine – août 2011 M1Les longueurs  Les unités de mesure L'unité principale de mesure des longueurs est le mètre. Dans la vie courante, on.
A la fin de ton année de 4 ème, tu dois être capable d’utiliser parfaitement un Mais d’abord qu’est-ce qu’un TABLEUR ? ???? TABLEUR- GRAPHEUR Page suivante.
Auteur : Patrice LEPISSIER Le système de contrôle  Introduction Introduction  Les sources Les sources  Les indicateurs Les indicateurs  Les outils.
Du chapitre 1 au chapitre 2 1. Les graphiques : introduction (p.15)  Pour prendre possession des données o des chiffres dans un tableau, c’est bien o.
L’ESPRIT DU NOUVEAU PROGRAMME. SERIE SCIENCES ET TECHNOLOGIES DU MANAGEMENT ET DE LA GESTION 1 Document élaboré dans le cadre du cercle de réflexion académique.
TP 7 : UNE PROPRIÉTÉ DES ONDES, LA DIFFRACTION BUSQUET Stéphane LENNE Karl-Eric TS Physique-Chimie.
BUR Tableur Tableur : Open Office Calc. BUR Tableur 2 Qu’est-ce qu’un tableur ?  Un logiciel permettant de manipuler des feuilles de calcul  Fonctionnalités.
Chapitre 4: Variation dans le temps  Les données : audience totale en milliers (tableau 4.1, p. 47, extrait) o Origine : enquête sur les habitudes d’écoute.
Organisation, gestion de données Les connaissances que l'enseignant doit maîtriser à son niveau Présentation réalisée à partir de l'ouvrage de Roland Charnay.
Dr. Tarek Barhoumi statistiques descriptives Statistiques descriptives Dr. Tarek Barhoumi.
Système d’aide à la décision Business Intelligence
Révision – mathématiques 8
Les associations en Auvergne – Rhône-Alpes
Suites ordonnées ou mettre de l’ordre
Epidémiologie.
Chapitre 4: Variation dans le temps
Chapitre 4: Variation dans le temps
Analyse technique (17) Le Rate Of Change (ROC).
Tableau à double entrée
Chapitre 1 Généralités sur les données
Statistiques descriptives univariées
L’opération de multiplication
Les distributions en classes
Deuxième partie : La courbe d’indifférence
De jour en jour (la semaine, le mois, l'année)
Chapitre 4: Variation dans le temps
Voici deux séries de prix
Date de dernière mise à jour : 29/04/2005
Chapitre 1 Généralités sur les données
Les inégalités et les inéquations
Une grande partie des données que nous serons amenés cette année à étudier sera exprimée en unités monétaires. Or, nous le savons, il existe un phénomène.
Statistique descriptive
Les objectifs du cours Savoir utiliser un Tableur
Mesures de Variation, Coefficient Multiplicateur, Taux de Variation
Analyse en Composantes Principales A.C.P. M. Rehailia Laboratoire de Mathématiques de l’Université de Saint Etienne (LaMUSE).
Mesures de Variation, Coefficient Multiplicateur, Taux de Variation
Lecture et interprétation des Taux de Croissance Moyens
Exercices corrigés de statistiques
Coefficient de corrélation linéaire
chapitre 3 Les Statistiques
Chapitre 1 Généralités sur les données
Organisation des Données et Représentations Graphiques
Introduction aux Statistiques Variables aléatoires
MOYENNE, MEDIANE et ECART TYPE d’une série statistique
 І/ DEFINITION:  И/ Le diagramme de Pareto:  ш /Les étapes pour construire le graphique:
Free Powerpoint Templates Page 1 Free Powerpoint Templates L’indicateur technique: Relative Strength Index (RSI)
La gestion des stocks (Modèle de Wilson).
ACP Analyse en Composantes Principales
Statistiques. Moyenne, Moyenne pondérée, Tableur et graphiques.
 1____Probabilité  2______variables aléatoires discrètes et continues  3______loi de probabilités d’une v a  4_______les moyens et les moyens centraux.
Chapitre 3 : Caractéristiques de tendance centrale
Statistiques.
L1 Technique informatique
Révision – mathématiques 8
P LAMBOLEZ Partie maths V GILLOT Partie anglais
Exercice de statistiques
Chapitre 8 : Organisation et gestion de données
Les calculs usuels sur les prix
Elasticité comme rapport d’accroissements relatifs
Conception cartographique
Des chiffres pour être compris
Des chiffres pour être compris
Statistiques et probabilités
Révision – mathématiques 8
μ = N 3) Moyenne d’une série discrète : ∑ ni xi que l’on peut noter
Exercice 2 Soient les notes obtenues dans une classe par les élèves, et leur appartenance aux groupes 1 ou 2 : 8(groupe 1), 9(groupe 2), 11(groupe 2),
Comprendre, Défendre et Améliorer nos régimes de Retraite
Vocabulaire du stock et de la commande
Transcription de la présentation:

Conception cartographique UE 202 – TD1 - Laurent Jégou Séance 3 : Calculs d’indicateurs statistiques et conception de graphiques avec un logiciel tableur

Objectifs de la séance Rappels sur le calcul d’indicateurs simples La représentation graphique avec un logiciel tableur

Construire des indicateurs Les indicateurs sont des outils statistiques qui permettent de mieux comprendre les phénomènes qui sont mesurés, en simplifiant la lecture des données et en se focalisant sur un aspect en particulier. Le poids ou valeur relative, exprimé le plus souvent en % poids = valeur individuelle / somme des valeurs * 100 Exemple : pour évaluer le poids de la population ariégeoise par rapport au total de la population en Midi-Pyrénées, en 2014, on calcule son pourcentage : 152 499 * 100 / 3 001 502 = 5,08 %

Les évolutions L’évolution absolue : c’est la quantité de variation d’une valeur entre deux années, donc une simple soustraction. On l’appelle aussi parfois évolution brute. Exemple en Ariège : de 148 568 habitants en 2007 à 152 499 en 2015 = 3 931 habitants en plus. L’évolution relative : le poids que l’évolution absolue représente par rapport à la valeur de l’année de départ, souvent en %. On l’appelle aussi taux d’évolution. En Ariège : 3 931 * 100 / 148 568 = +2,65 %

L’évolution absolue annuelle moyenne C’est la moyenne annuelle de l’évolution absolue sur la période. Formule de calcul : A = valeur départ x = année de départ B = valeur arrivée y = année d’arrivée E = (B – A) / (y – x) Exemple pour l’Ariège entre 2007 et 2015 : E = 3 931 / 8 = 491,38 → On peut dire que l’Ariège a gagné en moyenne 491 habitants par an entre 2007 et 2015.

T = ((B / A) ^ (1/(y – x)) - 1) * 100 Le taux d’évolution relative annuel moyen Avantage : on peut comparer entre elles des périodes d’évolution de taille différente. Attention : la moyenne des taux ne se calcule pas comme une moyenne normale, car il s’agit de valeurs relatives ! Formule de calcul : A = valeur départ B = valeur arrivée x = année de départ y = année d’arrivée T = ((B / A) ^ (1/(y – x)) - 1) * 100

Taux d’évolution annuel moyen Exemple pour l’Ariège : ((152 499/ 148 568) ^ (1/8) – 1) * 100 = 0,33 → On peut donc dire que l’Ariège a vu sa population s’accroitre de 0,33 % en moyenne par an entre 2007 et 2015.

Les projections linéaires (ou simulations) Les projections linéaires visent à modéliser l’évolution d’une valeur en faisant l’hypothèse qu’elle continue à progresser en ligne droite (sans changer de comportement). On reproduit le taux d’évolution annuel moyen sur le nombre d’années nécessaire. C = valeur à l’année de projection y = dernière année de la période de référence z = année de projection C = B x (1 + Taux / 100)^(z – y) Exemple : calcul de la population de l’Ariège en 2040. 152 684 * (1 + 0,33 / 100)^26 = 166 138 habitants

Exercice : calculs dans Excel Récupérer le fichier Excel suivant : Adresse : http://www.geotests.net/cours/202/ Fichier : pop_depts_mp_07_15.xlsx (ou sur l’ENT) Pour les huit départements et la région, calculer : l’évolution absolue l’évolution relative (en %) l’évolution absolue annuelle moyenne le taux d’évolution annuel moyen sur la période la projection de la population en 2040.

La représentation graphique Les variables quantitatives discrètes Un seul type de graphique : le diagramme en bâtons ou barres Pour chaque valeur discrète, on trace une barre de la longueur correspondant à son effectif. Dans Excel, choisir le type « histogramme » puis réduire l’épaisseur des barres (clic droit, format, intervalle).

Variable quantitative discrète  diagramme en bâtons Source : Préfecture, 2014 Variable quantitative discrète  diagramme en bâtons

Les variables quantitatives continues  Un seul type de graphique : l’histogramme Attention, très souvent on appelle par facilité « histogramme » des diagrammes en bâtons, où les barres ont toutes la même largeur (cf. ©Excel). Un histogramme est composé de rectangles dont la base correspond à la largeur de la classe de valeurs qu’ils représentent graphiquement.

Variable quantitative continue  classes  histogramme Source : INSEE, 2014 Variable quantitative continue  classes  histogramme (Cas où les classes sont d’égales largeurs ou étendues).

La représentation graphique Les variables qualitatives Lorsque les valeurs ne sont pas numériques, on peut toutefois représenter leurs effectifs et leurs fréquences. Les effectifs se représentent ici aussi par un diagramme en bâtons. Quand la totalité de la population est renseignée et que la somme des fréquences vaut 100%, on peut réaliser un diagramme en secteurs ou en barres empilées.

Variable qualitative  diagramme en barres Source : Min. Agriculture, 2014 Variable qualitative  diagramme en barres

Variable qualitative  diagramme en barres, trié Source : Min. Agriculture, 2014 Variable qualitative  diagramme en barres, trié

Variable qualitative : diagramme en barres des fréquences, trié Source : Min. Agriculture, 2014 Variable qualitative : diagramme en barres des fréquences, trié

Variable qualitative diagramme en secteurs des fréquences, trié Source : Min. Agriculture, 2014 Variable qualitative diagramme en secteurs des fréquences, trié

Exercices Adresse : http://www.geotests.net/cours/202/ Récupérer le fichier Excel suivant : Adresse : http://www.geotests.net/cours/202/ Fichier : diagrammes_s3.xlsx (aussi disponible sur l’ENT, IRIS, UE202) Représenter graphiquement les données de chaque onglet.