1. Les caractéristiques de dispersion. 11. Utilité.

Slides:



Advertisements
Présentations similaires
Mais vous comprenez qu’il s’agit d’une « tromperie ».
Advertisements

Les carrés et les racines carrées
LES NOMBRES PREMIERS ET COMPOSÉS
[number 1-100].
Le moteur
1. Résumé 2 Présentation du créateur 3 Présentation du projet 4.
Présentation des données
Approche graphique du nombre dérivé
Additions soustractions
Distance inter-locuteur
Classe : …………… Nom : …………………………………… Date : ………………..
Statistique descriptive
Chapitre 5. Description numérique d’une variable statistique.
ACTIVITES Les fractions (10).
Est Ouest Sud 11 1 Nord 1 Laval Du Breuil, Adstock, Québec I-17-17ACBLScore S0417 Allez à 1 Est Allez à 4 Sud Allez à 3 Est Allez à 2 Ouest RndNE
Sud Ouest Est Nord Individuel 36 joueurs
ACTIVITES Le calcul littéral (3).
Les Prepositions.
Les 3 dimensio ns de la morale et de léthique (activité)
Statistique et probabilités au collège
La diapo suivante pour faire des algorithmes (colorier les ampoules …à varier pour éviter le « copiage ») et dénombrer (Entoure dans la bande numérique.
LES TRIANGLES 1. Définitions 2. Constructions 3. Propriétés.
Ecriture simplifiée d'une somme de relatifs
ETALONNAGE D’UN CAPTEUR
Analyse Factorielle des Correspondances
variable aléatoire Discrète
Mr: Lamloum Med LES NOMBRES PREMIERS ET COMPOSÉS Mr: Lamloum Med.

Les principaux résumés de la statistique
Cours de physique générale I Ph 11
1 SERVICE PUBLIC DE LEMPLOI REGION ILE DE France Tableau de bord Juillet- Août 2007.
LUNDI – MARDI – MERCREDI – JEUDI – VENDREDI – SAMEDI – DIMANCHE
SUJET D’ENTRAINEMENT n°2
LES NOMBRES PREMIERS ET COMPOSÉS
Équations Différentielles
La Saint-Valentin Par Matt Maxwell.
RACINES CARREES Définition Développer avec la distributivité Produit 1
Université dOttawa - Bio Biostatistiques appliquées © Antoine Morin et Scott Findlay :47 1 Concepts fondamentaux: statistiques et distributions.
Les modèles linéaires (Generalized Linear Models, GLM)
Gilbert TOUT NEST QUE CALCUL Vous vous êtes certainement déjà demandé ce que voulait dire « se donner à 100% » ?
Notre calendrier français MARS 2014
LE CHOIX EN CONTEXTE D’INCERTITUDE
LE CHOIX DU CONSOMMATEUR ET LA DEMANDE
Annexe 1 VISITE SUR
MAGIE Réalisé par Mons. RITTER J-P Le 24 octobre 2004.
C'est pour bientôt.....
Les Nombres 0 – 100 en français.
Veuillez trouver ci-joint
SUJET D’ENTRAINEMENT n°4
Aire d’une figure par encadrement
MAGIE Réalisé par Mons. RITTER J-P Le 24 octobre 2004.
SUJET D’ENTRAINEMENT n°1
Traitement de différentes préoccupations Le 28 octobre et 4 novembre 2010.
ECOLE DES HAUTES ETUDES COMMERCIALES MARKETING FONDAMENTAL
Règles calcul au quotidien  4 = ?. Règles calcul au quotidien  4 = ?
10 paires -. 9 séries de 3 étuis ( n° 1 à 27 ) 9 positions à jouer 5 tables Réalisé par M..Chardon.
CALENDRIER-PLAYBOY 2020.
USAM BRIDGE H O W E L L -CLASSIQUE
6 Nombres et Heures 20 vingt 30 trente 40 quarante.
9 paires séries de 3 étuis ( n° 1 à 27 )
Les Chiffres Prêts?
Médiathèque de Chauffailles du 3 au 28 mars 2009.
Christophe Genolini INSERM U669 / Université de Paris X.
Rappels de statistiques descriptives
STATISTIQUES DESCRIPTIVES
Mesures de description des valeurs des variables
Transcription de la présentation:

1. Les caractéristiques de dispersion. 11. Utilité. Etude de l’étalement des modalités d ’une variable par rapport à une valeur de position. Mesure de l ’homogénéité d ’une population par rapport à une variable. Analyse de la variance. Choix de la variable la plus discriminante.

12. Principales caractéristiques. On peut utiliser 4 types de nombres pour mesurer la dispersion des modalités d ’une variable, chacun étant associé à l ’une des caractéristiques de position définies dans l ’étape précédente.

121. L ’étendue. C ’est la différence entre la modalité la plus élevée et la modalité la plus faible. Elle correspond au mode; Elle permet d ’estimer l’écart type, en gestion de projet, lorsque les temps opératoires ne sont pas connus; Avec les notations passées :

122. L ’écart inter quartiles 122. L ’écart inter quartiles. C ’est la différence entre le quartile 3 (il représente 75 % des observations) et le quartile 1 ( il représente 25 % des observations) Correspond à la médiane; représente 50 % des observations centrées sur la médiane:

123. Ecart absolu moyen. Théoriquement l ’une des meilleures caractéristiques; mais se prête mal au calcul algébrique. Permet de gérer les erreurs de prévision; Avec les notations passées, il est défini par:

124. L ’écart-type. C ’est la caractéristique la plus usuelle. Elle correspond à la moyenne arithmétique; Elle est définie par:

13. Propriétés de l ’écart-type. C ’est la racine carrée de la variance; Sa forme développée est donnée par:

Une relation importante: Calcul de l ’écart-type sous forme de tableau.

Le changement de variable.

14. Notion d ’homogénéité d ’une population. On peut mesurer l ’homogénéité d ’une population par un nombre que l ’on appelle coefficient de variation. Ce nombre est défini par :

Règle d ’utilisation: Si ce nombre est proche de 0, alors la population peut-être considérée homogène en ce qui concerne la variable utilisée; il n ’y a pas lieu de stratifier. Dans le cas contraire, la population est hétérogène et doit être stratifiée avant étude.

15. Exemples. 151. Communauté urbaine.

On ne peut calculer moyennes et écarts sans pondérer par la taille de la ville exprimée en nombre d ’habitants. L ’agglomération est constituée de 456 000 habitants. C ’est l ’effectif total. L ’impôt moyen est égal à 107,73 et la dépense moyenne est égale à 270,36. Les écart-types sont respectivement égaux à 72,10 et à 29,88.

Les divers coefficients de variation sont égaux à: 0,26 pour l ’impôt 0,27 pour la dépense. Ainsi, la population de la communauté des communes concernée est plus homogène en ce qui concerne l ’impôt par habitant que la dépense moyenne par habitant. La variable « dépense » ferait la meilleure variable de stratification.

152. Demandes d ’emploi.

L ’âge moyen d ’un demandeur d ’emploi homme est égal à 34, 53 ans; alors que chez les femmes il n ’est que de 30,83 ans. Chez les hommes la variation est plus forte, ce qui signifie que cette population est plus hétérogène.

2. La concentration.

On représente la concentration par une courbe appelée courbe de GINI On représente la concentration par une courbe appelée courbe de GINI. On mesure la concentration par un indice appelé indice de GINI. Exemple.

21. La courbe de concentration. 0 50 100 100 50 Le poids en % La part en %. S