Le Diagramme De Corrélation

calculer le niveau de la variable dépendante en fonction des niveaux des variables indépendantes. 1. La corrélation Le coefficient de corrélation de Pearson est une mesure d'association qui permet d'établir si deux variables mesurées sur le même ensemble d'observations varient de façon analogue ou non. C’est une mesure de la force et du sens du lien entre deux variables métriques. Une corrélation proche de 1 en valeur absolue signifie que deux variables sont linéairement liées entre elles et peuvent

millions) 1500 EVOLUTION DE LA POPULATION CHINOISE 1000 Echelle : 500 Année 50 ans 0 millions 1850 Années Population 1900 1950 2000 2050 500 - Le diagramme circulaire et semi-circulaire On les appelle aussi diagramme concentriques ou diagramme à secteur. Les diagrammes circulaires sont représentés par un cercle et les diagrammes semi-circulaires par un demi-cercle. Mais il faut au préalable convertir les valeurs absolues en valeurs relatives c’est-à-dire en pourcentages et enfin convertir

....................................................................................... 74 1.2 Le diagramme CTQ (Critical To Quality) ............................................................... 76 VI © Éditions d’Organisation Sommaire 1.3 Classification de Kano ......................................................................................................... 78 1.4 Diagramme « Exigences/Performances » ............................................................... 80 1.5 La

position 2.2.2 – Paramètres de dispersion 2.2.3 – Paramètres de forme 3. Statistique descriptive bivariée. 3.1. Définitions. 3.2. Représentation graphique. 3.3. Caractéristiques marginales et conditionnelles. 3.4. Régression et corrélation. 3.4.1 Régression et corrélation. 3.4.2 Méthode des moindres carrés. 4. Régression orthogonale dans R². 4.1. Notion d'espace vectoriel euclidien. 4.1.1. Espace vectoriel R n. 4.1.2. Produit scalaire dans R n. 4.2. Approche euclidienne de la régression. 4.3

position 2.2.2 – Paramètres de dispersion 2.2.3 – Paramètres de forme 3. Statistique descriptive bivariée. 3.1. Définitions. 3.2. Représentation graphique. 3.3. Caractéristiques marginales et conditionnelles. 3.4. Régression et corrélation. 3.4.1 Régression et corrélation. 3.4.2 Méthode des moindres carrés. 4. Régression orthogonale dans R². 4.1. Notion d'espace vectoriel euclidien. 4.1.1. Espace vectoriel R n. 4.1.2. Produit scalaire dans R n. 4.2. Approche euclidienne de la régression. 4.3. Régression

neutralisée. 2- Le diagramme de dispersion Permet de représenter et d'analyser la relation entre deux caractéristiques ou variables. L'échelle de mesure appropriée pour l'une des caractéristiques est placée sur l'axe vertical (x), les mesures de l'autre caractéristique sont placées sur l'axe horizontal (y). Plus les points qui représentent les objets affectés par ces caractéristiques sont près les uns des autres et suivent un ordre croissant ou décroissant, plus il y a corrélation positive ou négative

Question7 : Quel est Votre Salair moyenne Par mois ? □1. 5000$ □2.6000$ □3.7000$ □4.>7000$ [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] Diagramme en bâtons représentant les Camions conduits par les Conducteurs selon leurs Marques (V1) [pic] Diagramme en secteurs représentant la répartition Des Conducteurs Selon leurs salaires [pic] Courbe représentant le pourcentage des conducteurs qu'ont Un aide conducteur [pic] Courbe représentant le

statistique Une série chronologique se traduit toujours par une tendance, le trend. Point moyen: = Ȳ= Les représentations graphiques : Intérêt : mets en évidence la tendance et les mouvements saisonniers Types de graphiques : chronogramme, diagramme bipolaire 2 Méthode de prévision basé sur la tendance Méthode d’ajustement linéaire Elle repose sur l’hypothèse que la tendance va se prolonger, il s’agit alors de prolonger cette tendance en calculant une droite d’ajustement linéaire de type

........................................................................................... 74 1.2 Le diagramme CTQ (Critical To Quality) ............................................................... 76 VI © Éditions d’Organisation Sommaire 1.3 Classification de Kano ......................................................................................................... 78 1.4 Diagramme « Exigences/Performances » ............................................................... 80 1.5 La matrice

Types de variables Indicateur de tendances centrale Indicateur de dispersion Graphiques appropriés Tests Nominales Mode Secteur ordi Mode + Médiane Quartiles Diagrammes à batons Quanti Mode Médiane Moyenne Ecart type Variance Quartile Histogramme Boites à moustcahes Kurtosis Skewness Corrélation = lien 2 quanti / 2 ordi / 2 nomi Comparaison = 1 nomi, et on comapre des moyennes, des fréquences Testes paramétriques : compare des moyennes Teste Non paramètriques : compare