Statistiques IUP-1 Statistiques I. Généralités II. Décrire III. Notion de probabilités IV. Tester V. De la corrélation à la cause VI. Évaluation de risques.

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2 Statistiques IUP-1

3 Statistiques I. Généralités II. Décrire III. Notion de probabilités IV. Tester V. De la corrélation à la cause VI. Évaluation de risques – Prise de décision VII. Pièges

4 I Généralités ✔ Mots clés : élément, population, échantillons, variable

5 Étymologie Allemand Statistik : Relatif à l'État Latin Status, us : état, mais aussi État Japonais, Chinois 統計 Gérer, Commander Calculer, Mesurer

6 Définition Statistiques = Science du dépouillement des données, de l'extraction d'information synthétisant un jeu de données.

7 Les statistiques dans la vie quotidienne Sondages Économie Comptabilité Ce cours...

8 Un exemple Pour estimer la qualité du tri sélectif des déchets, la mairie décide de mener une étude statistique. Un sondage est réalisé auprès de 800 personnes, en leur demandant combien de déchets en verre ils ont déposés dans le bac prévu à cet effet les 8 jours précédant le sonde.

9 Démarche statistique L'exemple précédent est typique d'une démarche statistique

10 Démarche statistique 1) On cherche à caractériser un phénomène qui concerne une certaine population: Pour estimer la qualité du tri sélectif des déchets, la mairie décide de mener une étude auprès des habitants de la ville. Un sondage est réalisé auprès de 800 personnes, en leur demandant combien de déchets en verre ils ont déposés dans le bac prévu à cet effet.

11 Démarche statistique 2) On ramène ce phénomène à la mesure d'une ou plusieurs variables, mesuré sur un élément. Pour estimer la qualité du tri sélectif des déchets, la mairie décide de mener une étude auprès des habitants de la ville. Un sondage est réalisé auprès de 800 personnes, en leur demandant combien de déchets en verre ils ont déposés dans le bac prévu à cet effet.

12 Démarche statistique 3) Malheureusement, on ne peut pas faire les mesures sur toute la population (ce serait alors un recensement). On se restreint à un sous-ensemble, l'échantillon Pour estimer la qualité du tri sélectif des déchets, la mairie décide de mener une étude auprès des habitants de la ville. Un sondage est réalisé auprès de 800 personnes, en leur demandant combien de déchets en verre ils ont déposés dans le bac prévu à cet effet.

13 Démarche statistique 4) On obtient un ensemble de valeurs, appelée la série statistique.

14 Démarche statistique 5) Le statisticien synthétise les données (statistique descriptive)

15 Démarche statistique 6) Le statisticien généralise les résultat de l'échantillon à toute la population (statistique inductive) La majeure partie de la population reste inconnu. Toute estimation statistique est donc accompagnée d'une incertitude, quantifiée grâce à la théorie des probabilités

16 Induction - Déduction Général (principes) Particulier (applications) Déduction Général Particulier Induction

17 Démarche statistique Vous devez être en mesure de déterminer ces 4 paramètres pour toute étude statistique.

18 Exemple

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20 Définitions Population = ensemble sur lequel porteront les conclusions de l'étude. Échantillon = Sous-ensemble de la population dans lequel seront collectées les données de l'étude. Variable = Quantité mesurée lors de l'étude.

21 Déjà apparaissent les premiers problèmes... ● En quoi l'échantillon est-il représentatif de la population ? Tirage aléatoire = l'échantillon est pris au hasard pour éviter d'introduire un biais statistique ● Comment mesurer les variables?

22 Objet du cours Le but du cours est que vous maîtrisiez les deux volets du travail interprétatif du statisticien : 5) Statistique descriptive 6) Statistique inductive

23 II Statistique descriptive ✔ Mots clés : distribution statistique, {diagramme en barre, histogramme},{moyenne, médiane, mode}, {variance, écart type},{kurtose, quartile} ✔ Présenter des données statistiques.... ✔ Savoir calculer et interpréter les différents paramètres statistiques

24 Une nécessité... 800 valeurs, c'est tout de même fastidieux à manipuler...

25 Notations sur les séries statistiques {...} = collection d'éléments {x i } 1≤i≤n est un raccourci pour {x 1,x 2,...,x i,...,x n } Je le noterai parfois simplement {x i } n ou {x i } Les notations où interviennent des majuscules se réfèrent à des recensements (directement sur toute la population). Ainsi : {X i } N

26 Méthodes Plusieurs techniques sont disponibles : Classification des données Visualisation graphique Quantification à l'aide de paramètres statistiques Difficulté croissante avec le nombre de variables

27 Séries statistiques Série statistique simple = ensemble de données relatives à une variable mesurée sur un échantillon ou une population d'éléments Série statistique double = ensemble de couples de données relatives à deux variables mesurées sur un échantillon ou une population d'éléments Série statistique multiple = ensemble de multiplets de données relatives à plusieurs variables mesurées sur un échantillon ou une population d'éléments

28 II – 1 Statistique descriptive d'une série statistique simple

29 II – 1 a) Hiérarchisation Simple Classification Double Graphique Paramètres statistiques

30 Méthode de classement Il est plus commode de regrouper les données en quelques classes plus maniables. Par exemple, pour les résultats du sondage La stratégie de classification dépend du type de variable Simple Classification Double Graphique Paramètres statistiques

31 Variables quantitatives, variables qualitatives Variable quantitative = Variable dont les valeurs possibles sont comparables et que l'ont peut formuler de manière numérique Ex : Nombre d'enfants, volume,... Variable qualitative = Variable non qualitative. Elle se réfère souvent à une caractéristique (espèce, genre). Ex : Carottes, navets,... Simple Classification Double Graphique Paramètres statistiques

32 Variables discrètes, Variables continues Variable discrète = Variable dont les valeurs possibles sont discontinues, c'est dire séparées. Ex : Nombre d'enfants, d'objets,... Variable continue = Variable dont les valeurs peuvent passer continûment Ex : Masse, volume, concentration,... Simple Classification Double Graphique Paramètres statistiques

33 Intervalles de classe On définit un critère : Variable quantitative = 1 intervalle de classe = [borne inférieure borne supérieure] La valeur centrale est l'indice de classe Variable qualitative 1 critère qualitatif = 1 classe Simple Classification Double Graphique Paramètres statistiques

34 Méthode de classement Simple Classification Double Graphique Paramètres statistiques

35 Quantifier le contenu des classes Effectif = Fréquence absolue (d'une classe) = f = Nombre d'éléments appartenant à la classe Fréquence relative (d'une classe) = f rel = Effectif rapporté à l'effectif total de l'échantillon (n) f rel =f/n Pourcentage = fréquence relative exprimée en % 100xf rel =100xf/n Simple Classification Double Graphique Paramètres statistiques

36 Distributions statistiques On crée ainsi une distribution statistique formée d'une série de couples (intervalle de classe, fréquence) Simple Classification Double Graphique Paramètres statistiques

37 Tableaux de distribution de fréquences Un tableau montrant les couples (critère, fréquences) s'appelle un tableau de distribution de fréquences Simple Classification Double Graphique Paramètres statistiques

38 Notations sur les distributions Une distribution est donnée par une série de couples (indice, effectif) Conformément aux notations des séries statistiques, je les noterai sous la forme {v i,f i } 1≤i≤D Contrairement aux séries statistiques, il est implicite que les valeurs sont rangées par ordre croissant v i <v i+1 Simple Classification Double Graphique Paramètres statistiques

39 Propriétés des distributions La classification doit être complète. Notamment, on doit retrouver pour toute distribution {v i,f i } 1≤i≤D construite sur la série statistique {x i } 1≤i≤n Le nombre des éléments dispersés dans les classes est égal à l'effectif initial Simple Classification Double Graphique Paramètres statistiques

40 Optimisation du choix de l'intervalle de classe Dans le cas des variables continues, le choix des intervalles de classe est délicat : Trop petits: le nombre de classe est trop grand pour être maniable Trop grands: des détails sont dissimulés au sein d'une même classe Simple Classification Double Graphique Paramètres statistiques

41 Optimisation du nombre de classes (Variable continue) Règles empiriques Règle de Sturge Règle de Yule Simple Classification Double Graphique Paramètres statistiques

42 Optimisation du choix de l'intervalle de classe (variables continues) La plupart des études sont réalisées avec : Des intervalles de classes de longueur aussi égales que possible Les classes de fréquence nulle sont évitées Simple Classification Double Graphique Paramètres statistiques

43 Distributions cumulées Une distribution cumulée {v i,f cum,i } 1≤i≤ D dérivée de la distribution {v i,f i } 1≤i≤D : A les mêmes intervalles de classe Les fréquences cumulées sont la somme de la fréquence de la classe et des fréquences de toutes les classes la précédant Simple Classification Double Graphique Paramètres statistiques

44 Distributions cumulées Simple Classification Double Graphique Paramètres statistiques

45 II – 1 b) Représentations graphiques Simple Classification Double Graphique Paramètres statistiques

46 Diagramme en bâtons Préférentiellement pour des variables discrètes Simple Classification Double Graphique Paramètres statistiques

47 Diagramme en bâtons Simple Classification Double Graphique Paramètres statistiques

48 Polygone de fréquence Préférentiellement pour des variables discrètes Simple Classification Double Graphique Paramètres statistiques

49 Polygone de fréquence Simple Classification Double Graphique Paramètres statistiques

50 Histogramme Préférentiellement pour des variables continues histos = tissu Simple Classification Double Graphique Paramètres statistiques

51 Histogramme Simple Classification Double Graphique Paramètres statistiques

52 II – 1 c) Paramètres statistiques Simple Classification Double Graphique Paramètres statistiques

53 Simple Classification Double Graphique Paramètres statistiques Dans l'ordre : (1) Position (2) Dispersion (3) Symétrie (4) Aplatissement...

54 Paramètres de position Moyenne Médiane Mode Simple Classification Double Graphique Paramètres statistiques

55 Moyenne arithmétique Moyenne arithmétique = moyenne (d'une série statistique {xi}) = somme des valeurs de la série rapportée à son nombre d'éléments ( = effectif, ici noté N) Position Moyenne Dispersion Médiane Mode

56 Moyenne arithmétique Il existe d'autre type de moyenne. Par exemple, la moyenne géométrique : Mais la moyenne arithmétique présente l'immense avantage que la somme des écart à la moyenne sont alors nuls. Position Moyenne Dispersion Médiane Mode

57 Moyenne et distributions Même si la série statistique {x i } N a été réorganisée en distribution, il est possible de retrouver la valeur de la moyenne à partir des valeurs de la distribution {v i,f i } 1≤i≤D C'est la formulation du barycentre des indices pondérés par les fréquences Position Moyenne Dispersion Médiane Mode

58 Moyenne arithmétique Avantages ✔ Simple à calculer ✔ Linéarité : ✔ Additivité : ✔ La somme des écarts à la moyenne est plus faible que la somme des écarts à la médiane ou au mode Désavantages ✗ Sensibilité aux valeurs extrêmes (ex: {2,10,3,3,5,3,4,1,4,2}) ✗ Si la distribution est dissymétrique, la moyenne représente mal la valeur centrale Position Moyenne Dispersion Médiane Mode

59 Médiane Médiane = valeur de la variable qui sépare la série statistiques en deux groupes d'égal effectif. En pratique : 1) On classe les données par ordre croissant 2) La médiane est la valeur qui se trouve au milieu des données triées ex: {2,10,3,3,5,3,4,1,4,2} Position Moyenne Dispersion Médiane Mode

60 Médiane et fréquences cumulées Elle se détermine aussi à partir des fréquences relatives cumulées. Position Moyenne Dispersion Médiane Mode

61 Médiane Avantages ✔ Peu sensibles aux valeurs extrêmes. ✔ Linéarité : Désavantages ✗ Se prête mal aux calculs : Position Moyenne Dispersion Médiane Mode

62 Médiane d'une distribution Si la série a déjà été groupée en classes : 1) On détermine la classe médiane 2) On interpole la valeur médiane Position Moyenne Dispersion Médiane Mode

63 Mode = indice de la classe ayant la fréquence la plus élevée. En pratique : 1) On trace l'histogramme 2) On recherche le maximum Position Moyenne Dispersion Médiane Mode

64 Distributions monomodales, bimodales,... Monomodale Bimodale À quoi ressemblera une distribution multimodale ? Position Moyenne Dispersion Médiane Mode

65 Avantages ✔ Faible sensibilité aux valeurs extrêmes ✔ Si la population est très hétérogène (p.ex. distribution bimodale), il vaut mieux deux modes qu'une moyenne ou qu'une médiane Désavantages ✗ Extrême sensibilité aux choix des intervalles de classe ✗ Ne se prête pas aux calculs. Position Moyenne Dispersion Médiane Mode

66 Cas d'une distribution dissymétrique Position Moyenne Dispersion Médiane Mode

67 Paramètres de dispersion Amplitude Variance Écart type Simple Classification Double Graphique Paramètres statistiques

68 Amplitude Amplitude = Étendue = écart entre la valeur maximale et la valeur minimale de la distribution. Position Amplitude Dispersion Variance Écart- type

69 Variance d'une population Variance (d'une population {Xi}) = moyenne des carrés des écarts des valeurs à la moyenne de la population. Position Amplitude Dispersion Variance Écart- type

70 Variance d'un échantillon Variance (d'un échantillon {xi}) = somme des carrés des écarts des valeurs à la moyenne de l'échantillon, ramenée au nombre de degrés de liberté de l'échantillon (n-1, si n est l'effectif de l'échantillon). Et non n! Position Amplitude Dispersion Variance Écart- type

71 Pourquoi cette différence ? La variance d'un échantillon est optimisée pour approcher aux mieux la variance de la population. Diviser par n et non par n-1 introduit un biais statistique. Et non n! Par exemple, supposons que l'échantillon a un seul élément n=1. On ne peut alors pas déterminer la variance de la population. D'ailleurs x 2 =0/0 est indéterminé. Si par contre, on parle d'une population à un élément, sa variance est nulle. D'ailleurs elle vaut 2 =0/1=0. Position Amplitude Dispersion Variance Écart- type

72 Pourquoi cette différence ? Nous reverrons ce problème dans la partie sur la statistique inductive. Nous expliquerons alors ce qu'est un degré de liberté et pourquoi c'est (n-1) et non n qui permet d'obtenir une estimation non biaisée de la variance de la population. Position Amplitude Dispersion Variance Écart- type

73 Calcul de la variance En pratique : On remplace l'expression de par Position Amplitude Dispersion Variance Écart- type

74 Écart-type = racine carrée de la variance (homogène à une valeur) Position Amplitude Dispersion Variance Écart- type Population Échantillon

75 Écart-type Si la distribution est symétrique, on observe approximativement (1) Que 68% des valeurs sont dans [ -, +] Que 95% des valeurs sont dans [ -2, +2] Que 99% des valeurs sont dans [ -3, +3] (1) On verra que ces valeurs dérivent en fait des propriétés d'une loi normale Position Amplitude Dispersion Variance Écart- type

76 Paramètres d'ordres supérieurs Simple Classification Double Graphique Paramètres statistiques (3) Asymétrie (4) Aplatissement...

77 Moments d'ordres supérieurs Position Amplitude Dispersion Variance Écart- type Moment d'ordre 3 Population Échantillon Population Échantillon Moment d'ordre 4

78 Moments d'ordres supérieurs Position Amplitude Dispersion Variance Écart- type Moment d'ordre 3 Population Échantillon Population Échantillon Moment d'ordre 4

79 Présenter ses résultats (a) Variable qualitative ou variable quantitative discrète prenant peu de valeurs Tableau de distributions de valeurs (b) Variable qualitative ou variable quantitative discrète prenant beaucoup de valeurs Diagramme en bâtons Position Amplitude Dispersion Variance Écart- type

80 Présenter ses résultats (c) Variable continue ou variable discrète prenant un grand nombre de valeurs Préciser (1) Les valeurs centrales (moyenne) (2) La dispersion de vos résultats. Et si vous avez de la place, montrez un histogramme. Position Amplitude Dispersion Variance Écart- type

81 Les sondages disent-ils n'importe quoi ? Voici un extrait d'une coupure de presse du 12 avril 2001 : Quelles informations manquent ?

82 II – 2 Statistique descriptive d'une série statistique double

83 II – 2 a) Hiérarchisation Simple Classification Double Graphique Paramètres statistiques

84 Tableaux de corrélation L'équivalent du tableau de distribution de fréquences pour une série statistique double est un tableau de corrélation Simple Classification Double Graphique Paramètres statistiques

85 II – 2 b) Représentations graphiques Simple Classification Double Graphique Paramètres statistiques

86 Stéréogramme Simple Classification Double Graphique Paramètres statistiques

87 II – 2 c) Paramètres statistiques Simple Classification Double Graphique Paramètres statistiques

88 Induction - Déduction Général (principes) Particulier (applications) Déduction Général Particulier Induction

89 La démarche statistique est inductive Population Échantillon Induction

90 Définitions Population = ensemble sur lequel porteront les conclusions de l'étude. Échantillon = Sous-ensemble de la population dans lequel seront collectées les données de l'étude.

91 III Probabilités ✔ Mots clés : moyenne, médiane, variance ✔ Savoir calculer ces valeurs ✔ Connaître les principales fonctions statistiques

92 Théorie des ensembles

93 Hasard=Ensemble d'événements

94 Probabilités

95 Théorie des ensembles