Cours Statistique Descriptive

Secondaire II | Mathématiques niveau standard | Deuxième année scolaire post-obligatoire | Exercices avec corrigés Statistique descriptive Matières Statistique descriptive: variable discrète, variable continue, moyenne, mode, médiane, écart-type. Représentations graphiques de données: diagramme à bâtons, histogramme, diagramme des fréquences cumulées, théorème de Bienaymé-Tchebycheff. Lien vers la page mère: "Exercices corrigés" http: // www.deleze.name/marcel/sec2/ex-corriges/ Exercice

Maths statistiques Chapitre 1 : Statistique descriptive Distribution d’une variation statistique : présentation des données I. Introduction 1. Quelques termes de base Une population : ensemble des personnes ou des objets à étudier. Les éléments qui la composent sont des individus statistiques. Un échantillon : parti choisie de la population totale (échantillon représentatif de la population). La taille : taille de l’échantillon = n taille de la population = N Le recensement : étude

Le relevé des interventions des équipes d’entretien (corrigé) Avant de se précipiter dans les calculs et les graphiques de la statistique descriptive, il est impératif de s’interroger sur la validité des données (ne pas le faire dans vos “ problèmes ” est une sottises) Le problème qu’on cherche à résoudre en faisant recueillir ces données n’est pas indiqué ; La représentativité des 291 dépannages, retenus dans le tableau des données ne peut donc pas être appréciée par rapport à un objectif

3) Paramètre d'une série statistique a) Mode ou classe modale Définition : On appelle mode ou classe modale d'une série statistique, une valeur du carectère qui correspond ayplus grand effectif. Remarque : si la série est regrouppé, en classe, on parle alors de classe modale. Exemple : On reprend l'exemple précédent. La classe modale est [4;6[ car l 'effectif de cette est le plus grand b) Moyenne et étendu Définition : Valeur du caractère X1 X2 X3 …......

1L-cours-statistiques.doc STATISTIQUES I) UN PEU DE VOCABULAIRE Toute étude statistique s'appuie sur des données. Dans le cas ou ces données sont numériques (99% des cas), on distingue les données discrètes (qui prennent un nombre fini de valeurs : par ex, le nombre de voitures par famille en France) des données continues (qui prennent des valeurs quelconques : par ex, la taille des animaux d'un zoo). • Dans le cas d'une série discrète, le nombre de fois ou l'on retrouve la même valeur s'appelle

Vendredi 9 avril 2010 Contrôle continu de méthodes statistiques (durée : 45 minutes) Les données concernent une population d’appartements à la location. Les variables considérées sont les suivantes : - LOC : loyer (en euros) - SURF : surface de l’appartement (en m2) - PARK : présence ou pas de parking (1 si l’appartement possède un parking et 0 sinon) - UNIV : distance à l’université (en km) - CHAMB : nombre de chambres (codé 1 si l’appartement possède au plus une chambre et 2 si l’appartement

FIIFO 3 PROBABILITES - STATISTIQUES STATISTIQUE DESCRIPTIVE 1. et en Égypte, par exemple), les États ont toujours senti le besoin de disposer d'informations sur leurs sujets ou sur les biens qu'ils possèdent et produisent. Mais les recensements de population et de ressources, les statistiques (du latin status : état ) sont restées purement descriptives jusqu'au 17ème siècle. Puis s'est développé le calcul des probabilités et des méthodes statistiques sont apparues en Allemagne, en Angleterre

culturelle existe aussi et s’illustre à travers des différences qui existent entre deux frères pourtant jumeaux. Au niveau cellulaire et même moléculaire, la variabilité est présente jusqu’au niveau des codes génétiques et bien au-delà. La bio-statistique existe pour faire face à cette variabilité du vivant et permettre de produire de la connaissance tout en tenant compte de cette dernière. Il ne faut pas considérer la variabilité uniquement comme un problème car elle est le fondement même de la

(M+) Ex : 48/M+/49/M+/50/M+/50/M+/51/M+/52/M+ RCL/5  lorsqu’il s’agit d’une population RCL/6  lorsqu’il s’agit d’un échantillon Le Coefficient de Variation : Il est préférable d’utiliser le coefficient de variation lorsque les séries statistiques et les moyennes sont relativement semblables. Le coefficient de variation correspond à l’écart type en pourcentage de la moyenne. CV = (écart type d’un échantillon/moyenne d’un échantillon) * 100%  lorsqu’on étudie un échantillon CV =

Sigma est une philosophie d’amélioration des processus de production misant sur la réduction des défauts et le contrôle de la variabilité des processus, menant à une meilleure performance. Cette philosophie est orientée vers l’utilisation des statistiques et utilise une variété de techniques et outils pour mieux contrôler les processus de l’entreprise. Elle s’inscrit dans une démarche d’amélioration continue pour une entreprise qui veut améliorer sa performance en termes de qualité et ce, à tous