Activités sur les statistiques à une variable

Présentation au sujet: "Activités sur les statistiques à une variable"— Transcription de la présentation:

1 Activités sur les statistiques à une variable
1ère année Bac Pro MEI

2 Activité 1

3 Introduction au vocabulaire des statistiques
Les études statistiques s’appliquent à des ensembles d’éléments nommés ……………………………………………………...…….. Chaque élément de la population étudiée est ……………………….. ………………………………………………………………….……………………………. La partie de la population qui sert de support à l’étude est …..…………………………………………………………………………………………… La propriété sur laquelle porte l’étude statistique est

4 Introduction au vocabulaire des statistiques
Les études statistiques s’appliquent à des ensembles d’éléments nommés populations Chaque élément de la population étudiée est ……………………….. ………………………………………………………………….……………………………. La partie de la population qui sert de support à l’étude est …..…………………………………………………………………………………………… La propriété sur laquelle porte l’étude statistique est

5 Introduction au vocabulaire des statistiques
Les études statistiques s’appliquent à des ensembles d’éléments nommés populations Chaque élément de la population étudiée est une unité statistique ou un individu La partie de la population qui sert de support à l’étude est …..…………………………………………………………………………………………… La propriété sur laquelle porte l’étude statistique est

6 Introduction au vocabulaire des statistiques
Les études statistiques s’appliquent à des ensembles d’éléments nommés populations Chaque élément de la population étudiée est une unité statistique ou un individu La partie de la population qui sert de support à l’étude est l’échantillon La propriété sur laquelle porte l’étude statistique est …..……………………………………………………………………………………………

7 Introduction au vocabulaire des statistiques
Les études statistiques s’appliquent à des ensembles d’éléments nommés populations Chaque élément de la population étudiée est une unité statistique ou un individu La partie de la population qui sert de support à l’étude est l’échantillon La propriété sur laquelle porte l’étude statistique est le caractère ou variable statistique

8

9

10 Audimat des chaînes françaises du 24 au 30 mars 2008

11 Nom de ce graphique : ……………………………………………..
………………………………………………………………………… Sujet d’étude : ………………………………………………………. Population sur laquelle porte cette étude : ………………………. Variable (ou caractère) de cette étude : ………………………….. Propriété du caractère : ……………………………………………. Méthode pour construire ce graphique : ……………………

12 Nom de ce graphique : Ce graphique est un diagramme à secteurs circulaires
Sujet d’étude : ………………………………………………………. ………………………………………………………………………… Population sur laquelle porte cette étude : ………………………. Variable (ou caractère) de cette étude : ………………………….. Propriété du caractère : ……………………………………………. Méthode pour construire ce graphique : ……………………

13 Nom de ce graphique : Ce graphique est un diagramme à secteurs circulaires
Sujet d’étude : L’étude porte sur les chaînes regardées par les français entre le 24 et 30 mars 2008. Population sur laquelle porte cette étude : ………………………. ………………………………………………………………………… Variable (ou caractère) de cette étude : ………………………….. Propriété du caractère : ……………………………………………. Méthode pour construire ce graphique : ……………………

14 Nom de ce graphique : Ce graphique est un diagramme à secteurs circulaires
Sujet d’étude : L’étude porte sur les chaînes regardées par les français entre le 24 et 30 mars 2008. Population sur laquelle porte cette étude : les téléspectateurs français du 24 au 30 mars 2008. Variable (ou caractère) de cette étude : ………………………….. Propriété du caractère : ……………………………………………. ………………………………………………………………………… Méthode pour construire ce graphique : ……………………

15 Nom de ce graphique : Ce graphique est un diagramme à secteurs circulaires
Sujet d’étude : L’étude porte sur les chaînes regardées par les français entre le 24 et 30 mars 2008. Population sur laquelle porte cette étude : les téléspectateurs français du 24 au 30 mars 2008. Variable (ou caractère) de cette étude : chaîne de télévision Propriété du caractère : ……………………………………………. ………………………………………………………………………… Méthode pour construire ce graphique : ……………………

16 Nom de ce graphique : Ce graphique est un diagramme à secteurs circulaires
Sujet d’étude : L’étude porte sur les chaînes regardées par les français entre le 24 et 30 mars 2008. Population sur laquelle porte cette étude : les téléspectateurs français du 24 au 30 mars 2008. Variable (ou caractère) de cette étude : chaîne de télévision Propriété du caractère : Le caractère étudié ici est non mesurable. On dit qu’il est qualitatif. Méthode pour construire ce graphique : …………………… …………………………………………………………………………

17 Nom de ce graphique : Ce graphique est un diagramme à secteurs circulaires
Sujet d’étude : L’étude porte sur les chaînes regardées par les français entre le 24 et 30 mars 2008. Population sur laquelle porte cette étude : les téléspectateurs français du 24 au 30 mars 2008. Variable (ou caractère) de cette étude : chaîne de télévision Propriété du caractère : Le caractère étudié ici est non mesurable. On dit qu’il est qualitatif. Méthode pour construire ce graphique : Les valeurs des angles sont calculées à partir des effectifs ou des fréquences

18 Calculer le pourcentage manquant. À quoi peut correspondre cette valeur ?
………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………

19 Audimat des chaînes françaises du 24 au 30 mars 2008

20 Calculer le pourcentage manquant. À quoi peut correspondre cette valeur ?
100 – 23,80 – 17 – 13,90 – 3,30 – 4,30 – 11,10 – 10,20 = 16,40 soit 16,40 %. ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………

21 Audimat des chaînes françaises du 24 au 30 mars 2008
16,40%

22 Calculer le pourcentage manquant. À quoi peut correspondre cette valeur ?
100 – 23,80 – 17 – 13,90 – 3,30 – 4,30 – 11,10 – 10,20 = 16,40 soit 16,40 %. Ce pourcentage correspond à l’audimat de toutes les chaînes non mentionnées dans le graphique (chaînes à abonnement par exemple).

23 Audimat des chaînes françaises du 24 au 30 mars 2008
16,40%

24 Activité 2

25 Le multi-équipement TV des foyers français en 2006
Pourcentages de foyers français et plus Postes de télévision

26 Nom de ce graphique : ……………………………………………..
………………………………………………………………………...  Additionner tous les pourcentages. ………………………………………………………………………… Peut-on penser que tous les français disposent d’un poste TV ? ……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… Sujet d’étude : ………………………………………………………. Population sur laquelle porte cette étude : ……………………….

27 Nom de ce graphique : Ce graphique est un diagramme à bâtons
Additionner tous les pourcentages. ………………………………………………………………………… Peut-on penser que tous les français disposent d’un poste TV ? ……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… Sujet d’étude : ………………………………………………………. Population sur laquelle porte cette étude : ……………………….

28 Nom de ce graphique : Ce graphique est un diagramme à bâtons
Additionner tous les pourcentages. 56,3 + 30,4 + 13,3 = 100 soit 100 % Peut-on penser que tous les français disposent d’un poste TV ? ……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… Sujet d’étude : ………………………………………………………. ………………………………………………………………………… Population sur laquelle porte cette étude : ……………………….

29 Nom de ce graphique : Ce graphique est un diagramme à bâtons
Additionner tous les pourcentages. 56,3 + 30,4 + 13,3 = 100 soit 100 % Peut-on penser que tous les français disposent d’un poste TV ? Comme 0 n’apparaît pas en abscisse, on peut supposer qu’on a ignoré ceux qui n’avaient pas de poste de télévision. On ne peut donc rien conclure. Sujet d’étude : ………………………………………………………. ………………………………………………………………………… Population sur laquelle porte cette étude : ……………………….

30 Nom de ce graphique : Ce graphique est un diagramme à bâtons
Additionner tous les pourcentages. 56,3 + 30,4 + 13,3 = 100 soit 100 % Peut-on penser que tous les français disposent d’un poste TV ? Comme 0 n’apparaît pas en abscisse, on peut supposer qu’on a ignoré ceux qui n’avaient pas de poste de télévision. On ne peut donc rien conclure. Sujet d’étude : L’étude porte sur le nombre de postes de télévision détenus pas les foyers possédant au moins une TV en France en 2006. Population sur laquelle porte cette étude : ………………………. …………………………………………………………………………

31 Nom de ce graphique : Ce graphique est un diagramme à bâtons
Additionner tous les pourcentages. 56,3 + 30,4 + 13,3 = 100 soit 100 % Peut-on penser que tous les français disposent d’un poste TV ? Comme 0 n’apparaît pas en abscisse, on peut supposer qu’on a ignoré ceux qui n’avaient pas de poste de télévision. On ne peut donc rien conclure. Sujet d’étude : L’étude porte sur le nombre de postes de télévision détenus pas les foyers possédant au moins une TV en France en 2006. Population sur laquelle porte cette étude : les foyers français possesseurs de TV (en 2006)

32 Variable (ou caractère) de cette étude : …………………………..
………………………………………………………………………… Propriété du caractère : ……………………………………………. Méthode pour construire ce graphique : …………………………. Mode (valeur du caractère correspondant au plus grand effectif) de cette étude statistique : ………………………………..

33 Variable (ou caractère) de cette étude : nombre de poste de télévision
Propriété du caractère : ……………………………………………. ………………………………………………………………………… Méthode pour construire ce graphique : …………………………. Mode (valeur du caractère correspondant au plus grand effectif) de cette étude statistique : ………………………………..

34 Variable (ou caractère) de cette étude : nombre de poste de télévision
Propriété du caractère : Le caractère étudié ici est quantitatif (mesurable). Ce caractère ne peut prendre que des valeurs isolées (ici : entières et positives). On dit alors qu’il est discret.   Méthode pour construire ce graphique : …………………………. ………………………………………………………………………… Mode (valeur du caractère correspondant au plus grand effectif) de cette étude statistique : ………………………………..

35 Variable (ou caractère) de cette étude : nombre de poste de télévision
Propriété du caractère : Le caractère étudié ici est quantitatif (mesurable). Ce caractère ne peut prendre que des valeurs isolées (ici : entières et positives). On dit alors qu’il est discret.   Méthode pour construire ce graphique : Les hauteurs des bâtons sont proportionnelles aux effectifs ou aux fréquences.   Mode (valeur du caractère correspondant au plus grand effectif) de cette étude statistique : ……………………………….. …………………………………………………………………………

36 Variable (ou caractère) de cette étude : nombre de poste de télévision
Propriété du caractère : Le caractère étudié ici est quantitatif (mesurable). Ce caractère ne peut prendre que des valeurs isolées (ici : entières et positives). On dit alors qu’il est discret.   Méthode pour construire ce graphique : Les hauteurs des bâtons sont proportionnelles aux effectifs ou aux fréquences.   Mode (valeur du caractère correspondant au plus grand effectif) de cette étude statistique : Le mode de cette étude statistique est 1.

37 Activité 3

38 Temps consacré chaque semaine par les 800 élèves d’un lycée à regarder la télévision
Durée en heures

39 Nom de ce graphique : ……………………………………………..
Sujet d’étude : ……………………………………………………….. ………………………………………………………………………… Population sur laquelle porte cette étude : ………………………. Variable (ou caractère) de cette étude : ………………………….. Propriété du caractère : ………………………………………

40 Nom de ce graphique : Ce graphique est un histogramme.
Sujet d’étude : ……………………………………………………….. ………………………………………………………………………… Population sur laquelle porte cette étude : ………………………. Variable (ou caractère) de cette étude : ………………………….. Propriété du caractère : ………………………………………

41 Nom de ce graphique : Ce graphique est un histogramme.
Sujet d’étude : L’étude porte sur le temps consacré chaque semaine par les 800 élèves du lycée à regarder la télévision. Population sur laquelle porte cette étude : ………………………. ………………………………………………………………………… Variable (ou caractère) de cette étude : ………………………….. Propriété du caractère : ………………………………………

42 Nom de ce graphique : Ce graphique est un histogramme.
Sujet d’étude : L’étude porte sur le temps consacré chaque semaine par les 800 élèves du lycée à regarder la télévision. Population sur laquelle porte cette étude : les 800 élèves du lycée. Variable (ou caractère) de cette étude : ………………………….. ………………………………………………………………………… Propriété du caractère : ………………………………………

43 Nom de ce graphique : Ce graphique est un histogramme.
Sujet d’étude : L’étude porte sur le temps consacré chaque semaine par les 800 élèves du lycée à regarder la télévision. Population sur laquelle porte cette étude : les 800 élèves du lycée. Variable (ou caractère) de cette étude : temps passé à regarder la télévision Propriété du caractère : ……………………………………… …………………………………………………………………………

44 Nom de ce graphique : Ce graphique est un histogramme.
Sujet d’étude : L’étude porte sur le temps consacré chaque semaine par les 800 élèves du lycée à regarder la télévision. Population sur laquelle porte cette étude : les 800 élèves du lycée. Variable (ou caractère) de cette étude : temps passé à regarder la télévision Propriété du caractère : Le caractère étudié ici est quantitatif. Ce caractère peut prendre toutes les valeurs dans un intervalle donné appelé classe. On dit alors que le caractère est continu.

45 Méthode pour construire ce graphique : ………………………….
………………………………………………………………………… Mode de cette étude statistique : …………………………………. On peut tracer sur le diagramme le polygone des effectifs. Comparer la surface de l’histogramme et la surface incluse dans le polygone. ……………………………………………………………………………………………………………………………………………………

46 Méthode pour construire ce graphique : Les aires des rectangles sont proportionnelles aux effectifs.
Mode de cette étude statistique : …………………………………. ………………………………………………………………………… On peut tracer sur le diagramme le polygone des effectifs. Comparer la surface de l’histogramme et la surface incluse dans le polygone. ……………………………………………………………………………………………………………………………………………………

47 Méthode pour construire ce graphique : Les aires des rectangles sont proportionnelles aux effectifs.
Mode de cette étude statistique : La classe modale (classe correspondant au plus grand effectif) de cette étude statistique est [8 ; 12[. Le mode est le centre de cette classe : 10. On peut tracer sur le diagramme le polygone des effectifs. Comparer la surface de l’histogramme et la surface incluse dans le polygone. ……………………………………………………………………………………………………………………………………………………

48 Temps consacré chaque semaine par les 800 élèves d’un lycée à regarder la télévision
Durée en heures

49 Temps consacré chaque semaine par les 800 élèves d’un lycée à regarder la télévision
Durée en heures

50 Temps consacré chaque semaine par les 800 élèves d’un lycée à regarder la télévision
Durée en heures

51 Temps consacré chaque semaine par les 800 élèves d’un lycée à regarder la télévision
Durée en heures

52 Temps consacré chaque semaine par les 800 élèves d’un lycée à regarder la télévision
Durée en heures

53 Temps consacré chaque semaine par les 800 élèves d’un lycée à regarder la télévision
Durée en heures

54 Temps consacré chaque semaine par les 800 élèves d’un lycée à regarder la télévision
Durée en heures

55 Temps consacré chaque semaine par les 800 élèves d’un lycée à regarder la télévision
Durée en heures

56 Temps consacré chaque semaine par les 800 élèves d’un lycée à regarder la télévision
Durée en heures

57 Temps consacré chaque semaine par les 800 élèves d’un lycée à regarder la télévision
Durée en heures

58 Temps consacré chaque semaine par les 800 élèves d’un lycée à regarder la télévision
Durée en heures

59 Temps consacré chaque semaine par les 800 élèves d’un lycée à regarder la télévision
Durée en heures

60 Temps consacré chaque semaine par les 800 élèves d’un lycée à regarder la télévision
Durée en heures

61 Temps consacré chaque semaine par les 800 élèves d’un lycée à regarder la télévision
Durée en heures

62 Temps consacré chaque semaine par les 800 élèves d’un lycée à regarder la télévision
Durée en heures

63 Méthode pour construire ce graphique : Les aires des rectangles sont proportionnelles aux effectifs.
Mode de cette étude statistique : La classe modale (classe correspondant au plus grand effectif) de cette étude statistique est [8 ; 12[. Le mode est le centre de cette classe : 10. On peut tracer sur le diagramme le polygone des effectifs. Comparer la surface de l’histogramme et la surface incluse dans le polygone. La surface incluse dans le polygone et celle de l’histogramme ont même aire.

64 Activité 4

65 Classes Effectifs ni Centres de classe xi Fréquence Angle ni×xi [ 0 ; 4 [ [ 4 ; 8 [ [ 8 ; 12 [ [ 12 ; 16 [ [ 16 ; 20 [ [ 20 ; 24 [ [ 24 ; 28 [ Total :

66 Classes Effectifs ni Centres de classe xi Fréquence Angle ni×xi [ 0 ; 4 [ 40 [ 4 ; 8 [ 120 [ 8 ; 12 [ 220 [ 12 ; 16 [ 180 [ 16 ; 20 [ [ 20 ; 24 [ 80 [ 24 ; 28 [ Total : 800

67 Classes Effectifs ni Centres de classe xi Fréquence Angle ni×xi [ 0 ; 4 [ 40 2 [ 4 ; 8 [ 120 [ 8 ; 12 [ 220 [ 12 ; 16 [ 180 [ 16 ; 20 [ [ 20 ; 24 [ 80 [ 24 ; 28 [ Total : 800

68 Classes Effectifs ni Centres de classe xi Fréquence Angle ni×xi [ 0 ; 4 [ 40 2 0,05 [ 4 ; 8 [ 120 [ 8 ; 12 [ 220 [ 12 ; 16 [ 180 [ 16 ; 20 [ [ 20 ; 24 [ 80 [ 24 ; 28 [ Total : 800

69 Classes Effectifs ni Centres de classe xi Fréquence Angle ni×xi [ 0 ; 4 [ 40 2 0,05 9 [ 4 ; 8 [ 120 [ 8 ; 12 [ 220 [ 12 ; 16 [ 180 [ 16 ; 20 [ [ 20 ; 24 [ 80 [ 24 ; 28 [ Total : 800

70 Détails des calculs de la première ligne :
Centre de classe Fréquence Angle

71 Classes Effectifs ni Centres de classe xi Fréquence Angle ni×xi [ 0 ; 4 [ 40 2 0,05 9 [ 4 ; 8 [ 120 6 0,15 27 [ 8 ; 12 [ 220 10 0,275 49,5 [ 12 ; 16 [ 180 14 0,225 40,5 [ 16 ; 20 [ 18 [ 20 ; 24 [ 80 22 0,10 [ 24 ; 28 [ 26 Total : 800 1

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80 [ 12 ; 16 [ [ 8 ; 12 [ [ 16 ; 20 [ [ 4 ; 8 [ [ 20 ; 24 [ [ 0 ; 4 [ [ 24 ; 28 [

81 Classes Effectifs ni Centres de classe xi Fréquence Angle ni×xi [ 0 ; 4 [ 40 2 0,05 9 [ 4 ; 8 [ 120 6 0,15 27 [ 8 ; 12 [ 220 10 0,275 49,5 [ 12 ; 16 [ 180 14 0,225 40,5 [ 16 ; 20 [ 18 [ 20 ; 24 [ 80 22 0,10 [ 24 ; 28 [ 26 Total : 800 1

82 Classes Effectifs ni Centres de classe xi Fréquence Angle ni×xi [ 0 ; 4 [ 40 2 0,05 9 80 [ 4 ; 8 [ 120 6 0,15 27 720 [ 8 ; 12 [ 220 10 0,275 49,5 2 200 [ 12 ; 16 [ 180 14 0,225 40,5 2 520 [ 16 ; 20 [ 18 2 160 [ 20 ; 24 [ 22 0,10 1 760 [ 24 ; 28 [ 26 1 040 Total : 800 1 10 480

83 Calculer le temps moyen passé par les élèves devant la TV.

84 Calculer le temps moyen passé par les élèves devant la TV.
soit 13,1 heures ou 13 heures et 6 minutes. 

85 Activité 5

86 Effectifs cumulés croissants Effectifs cumulés décroissants
Classes Effectifs ni Effectifs cumulés croissants Effectifs cumulés décroissants [ 0 ; 4 [ 40 [ 4 ; 8 [ 120 [ 8 ; 12 [ 220 [ 12 ; 16 [ 180 [ 16 ; 20 [ [ 20 ; 24 [ 80 [ 24 ; 28 [ Total : 800

87 Effectifs cumulés croissants Effectifs cumulés décroissants
Classes Effectifs ni Effectifs cumulés croissants Effectifs cumulés décroissants [ 0 ; 4 [ 40 [ 4 ; 8 [ 120 [ 8 ; 12 [ 220 [ 12 ; 16 [ 180 [ 16 ; 20 [ [ 20 ; 24 [ 80 [ 24 ; 28 [ Total : 800

88 Effectifs cumulés croissants Effectifs cumulés décroissants
Classes Effectifs ni Effectifs cumulés croissants Effectifs cumulés décroissants [ 0 ; 4 [ 40 [ 4 ; 8 [ 120 160 [ 8 ; 12 [ 220 [ 12 ; 16 [ 180 [ 16 ; 20 [ [ 20 ; 24 [ 80 [ 24 ; 28 [ Total : 800

89 Effectifs cumulés croissants Effectifs cumulés décroissants
Classes Effectifs ni Effectifs cumulés croissants Effectifs cumulés décroissants [ 0 ; 4 [ 40 [ 4 ; 8 [ 120 160 [ 8 ; 12 [ 220 380 [ 12 ; 16 [ 180 [ 16 ; 20 [ [ 20 ; 24 [ 80 [ 24 ; 28 [ Total : 800

90 Effectifs cumulés croissants Effectifs cumulés décroissants
Classes Effectifs ni Effectifs cumulés croissants Effectifs cumulés décroissants [ 0 ; 4 [ 40 [ 4 ; 8 [ 120 160 [ 8 ; 12 [ 220 380 [ 12 ; 16 [ 180 560 [ 16 ; 20 [ 680 [ 20 ; 24 [ 80 760 [ 24 ; 28 [ 800 Total :

91 Effectifs cumulés croissants Effectifs cumulés décroissants
Classes Effectifs ni Effectifs cumulés croissants Effectifs cumulés décroissants [ 0 ; 4 [ 40 800 [ 4 ; 8 [ 120 160 [ 8 ; 12 [ 220 380 [ 12 ; 16 [ 180 560 [ 16 ; 20 [ 680 [ 20 ; 24 [ 80 760 [ 24 ; 28 [ Total :

92 Effectifs cumulés croissants Effectifs cumulés décroissants
Classes Effectifs ni Effectifs cumulés croissants Effectifs cumulés décroissants [ 0 ; 4 [ 40 800 [ 4 ; 8 [ 120 160 760 [ 8 ; 12 [ 220 380 [ 12 ; 16 [ 180 560 [ 16 ; 20 [ 680 [ 20 ; 24 [ 80 [ 24 ; 28 [ Total :

93 Effectifs cumulés croissants Effectifs cumulés décroissants
Classes Effectifs ni Effectifs cumulés croissants Effectifs cumulés décroissants [ 0 ; 4 [ 40 800 [ 4 ; 8 [ 120 160 760 [ 8 ; 12 [ 220 380 640 [ 12 ; 16 [ 180 560 [ 16 ; 20 [ 680 [ 20 ; 24 [ 80 [ 24 ; 28 [ Total :

94 Effectifs cumulés croissants Effectifs cumulés décroissants
Classes Effectifs ni Effectifs cumulés croissants Effectifs cumulés décroissants [ 0 ; 4 [ 40 800 [ 4 ; 8 [ 120 160 760 [ 8 ; 12 [ 220 380 640 [ 12 ; 16 [ 180 560 420 [ 16 ; 20 [ 680 240 [ 20 ; 24 [ 80 [ 24 ; 28 [ Total :

95 800 600 400 200 Durée en heures Effectifs cumulés

96 800 600 400 200 Durée en heures Effectifs cumulés

97 800 600 400 200 Durée en heures Effectifs cumulés

98 800 600 400 200 Durée en heures Effectifs cumulés

99 800 600 400 200 Durée en heures Effectifs cumulés

100 800 600 400 200 Durée en heures Effectifs cumulés

101 800 600 400 200 Durée en heures Effectifs cumulés

102 800 600 400 200 Durée en heures Effectifs cumulés

103 800 600 400 200 Durée en heures Effectifs cumulés

104 800 600 400 200 Durée en heures Effectifs cumulés

105 800 600 400 200 Durée en heures Effectifs cumulés

106 800 600 400 200 Durée en heures Effectifs cumulés

107 800 600 400 200 Durée en heures Effectifs cumulés

108 800 600 400 200 Durée en heures Effectifs cumulés

109 800 600 400 200 Durée en heures Effectifs cumulés

110 800 600 400 200 Durée en heures Effectifs cumulés

111 Que remarque-t-on ? …………………………………………….. ….……………………………………………………………………
Lire la valeur de la médiane (valeur pour laquelle il y a autant de valeurs inférieures que de valeurs supérieures). Vérifier par un calcul. …………………………………………………………………………………………………………..……………………………………… …………………………………………………………………………

112 Que remarque-t-on ? L’ordonnée du point d’intersection correspond à 400 (moitié de 800).
Lire la valeur de la médiane (valeur pour laquelle il y a autant de valeurs inférieures que de valeurs supérieures). Vérifier par un calcul. …………………………………………………………………………………………………………..………………………………………

113 Que remarque-t-on ? L’ordonnée du point d’intersection correspond à 400 (moitié de 800).
Lire la valeur de la médiane (valeur pour laquelle il y a autant de valeurs inférieures que de valeurs supérieures). Vérifier par un calcul. Graphiquement on lit : 12,4 heures. Par le calcul, on résout soit  ce qui nous donne d’où En arrondissant au dixième :

114 Activité 6

115 Classes Effectifs ni Centres de classe xi ni×xi2 [ 0 ; 4 [ 40 2 [ 4 ; 8 [ 120 6 [ 8 ; 12 [ 220 10 [ 12 ; 16 [ 180 14 [ 16 ; 20 [ 18 [ 20 ; 24 [ 80 22 [ 24 ; 28 [ 26 Total : 800

116 Classes Effectifs ni Centres de classe xi ni×xi2 [ 0 ; 4 [ 40 2 160 [ 4 ; 8 [ 120 6 [ 8 ; 12 [ 220 10 [ 12 ; 16 [ 180 14 [ 16 ; 20 [ 18 [ 20 ; 24 [ 80 22 [ 24 ; 28 [ 26 Total : 800

117 Classes Effectifs ni Centres de classe xi ni×xi2 [ 0 ; 4 [ 40 2 160 [ 4 ; 8 [ 120 6 4 320 [ 8 ; 12 [ 220 10 [ 12 ; 16 [ 180 14 [ 16 ; 20 [ 18 [ 20 ; 24 [ 80 22 [ 24 ; 28 [ 26 Total : 800

118 Classes Effectifs ni Centres de classe xi ni×xi2 [ 0 ; 4 [ 40 2 160 [ 4 ; 8 [ 120 6 4 320 [ 8 ; 12 [ 220 10 22 000 [ 12 ; 16 [ 180 14 [ 16 ; 20 [ 18 [ 20 ; 24 [ 80 22 [ 24 ; 28 [ 26 Total : 800

119 Classes Effectifs ni Centres de classe xi ni×xi2 [ 0 ; 4 [ 40 2 160 [ 4 ; 8 [ 120 6 4 320 [ 8 ; 12 [ 220 10 22 000 [ 12 ; 16 [ 180 14 35 280 [ 16 ; 20 [ 18 38 880 [ 20 ; 24 [ 80 22 38 720 [ 24 ; 28 [ 26 27 040 Total : 800 166 400

120 Calculer l’étendue de cette série statistique (différence entre la valeur maximale et minimale) :
…………………………………………………………………………

121 Calculer l’étendue de cette série statistique (différence entre la valeur maximale et minimale) :
L’étendue est : 28 – 0 = 28 soit 28 heures.

122 La variance permet de mesurer la dispersion des valeurs autour de la moyenne. Elle est obtenue par la formule Calculer la variance dans notre exemple. …………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………

123 La variance permet de mesurer la dispersion des valeurs autour de la moyenne. Elle est obtenue par la formule Calculer la variance dans notre exemple. La valeur de la variance est 36,39.

124 L’écart-type  est un autre indicateur pour évaluer la dispersion des valeurs. Il est obtenu en calculant la racine carrée de la variance. Calculer l’écart-type dans notre exemple. ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………

125 L’écart-type  est un autre indicateur pour évaluer la dispersion des valeurs. Il est obtenu en calculant la racine carrée de la variance. Calculer l’écart-type dans notre exemple. soit environ 6,03. La valeur de l’écart-type est 6,03 heures.

126 La capabilité d’un processus, ou d’une machine, est l’aptitude de ce processus, ou de cette machine, à fabriquer des pièces bonnes. En appelant Ts et Ti respectivement limite supérieure et limite inférieure de la tolérance : et L’aptitude de capabilité est reconnue bonne si chacun de ces deux facteurs est égal ou supérieur à 1. 

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