Exercice Statistique 1Ère Section Jugement, Dufour Fontenay Le Comte
Exercice 8: Soit X une variable statistique qualitative à k modalités et Y une variable statistique quantitative. Chaque modalité de X définit une sous-population: celle des individus ayant cette modalité. On note l'effectif correspondant à la modalité j de X, (resp. ) la moyenne (resp. la variance) des valeurs de la variable Y pour les individus de la modalité j. Montrer que où. On les appelle respectivement variances inter et intra-catégories. Exercice 9: On observe le nombre d'enfants Y sur un ensemble de 12 individus répartis entre les sexes (variable X): F H Montrer que. En posant, montrer que. En déduire l'expression du coefficient linéaire entre ces deux séries, appelé coefficient de corrélation des rangs de Spearman:. Exercice 11: Dix échantillons de cidre ont été classés par ordre de préférence par deux gastronomes. Exercice statistique 1ères images. On obtient les classements suivants: A B Calculer le coefficient de corrélation des rangs de Spearman. Conclusion? Une autre façon d'évaluer le lien entre les rangs de deux séries consiste à utiliser le coefficient de corrélation des rangs de Kendall.
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En moyenne, les employés ont pris 2 jours de congés en juin. 2. Variance, écart type Définitions n° 2: On appelle variance d'une série statistique, la moyenne des carrés des écarts entre les valeurs observées et la moyenne de la série. On la note V V. On a: V = n 1 × ( x 1 − x ‾) 2 +... + n p × ( x p − x ‾) 2 N V = \frac{n_1 \times (x_1 - \overline{x})^2+... + n_p \times (x_p - \overline{x})^2}{N} On appelle écart type d'une série statistique, la racine carrée de la variance de cette série. On le note σ \sigma. On a: σ = V \sigma = \sqrt{V} L'écart type s'exprime dans la même unité que la variable étudiée. L'écart type est un indicateur de dispersion de la série autour de la moyenne. Exercice statistique 1ere s second. Plus l'écart type est petit, plus les valeurs de la série sont proches autour de la moyenne. Inversement un grand écart type signifie que les valeurs sont éloignées les unes des autres. Propriété: On peut calculer la variance: V = n 1 x 1 2 +... + n p x p 2 N − x ‾ 2 V = \frac{n_1x_1^2 +... + n_px_p^2}{N} - \overline{x}^2 V = 10 × 0 2 + 9 × 1 2 + 5 × 2 2 + 6 × 3 2 + 3 × 4 2 + 4 × 5 2 + 0 × 6 2 + 1 × 7 2 38 − 2 2 = 280 38 − 4 ≈ 3, 37 V = \frac{10 \times 0^2 + 9 \times 1^2 + 5 \times 2^2 + 6 \times 3^2 + 3 \times 4^2 + 4 \times 5^2 + 0 \times 6^2 + 1 \times 7^2}{38} - 2^2 = \frac{280}{38} - 4 \approx 3, 37 σ = V ≈ 1, 84 \sigma = \sqrt{V} \approx 1, 84 II.
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J'ai toujours eu des difficultés avec les algorithmes, surtout pour les écrire dans ma calculatrice... J'ai cependant fait la question 1 (même si je ne sais pas si c'est juste), mais je suis totalement bloquée pour les suivantes: 1. Calculs des premiers quartiles des listes 1 et 2: a. Liste 1: Effectif: 8 Valeurs rangées dans l'ordre croissant: 18 / 22 / 24 / 25 / 26 / 27 / 29 / 29 Le premier quartile est la plus petite valeur Q1 d'une série (rangée en ordre croissant) telle qu'au moins 25% de l'effectif lui soit inférieur ou égal. Les statistiques en 1èreES - Cours, exercices et vidéos maths. Q1 = 8/4 Q1 = 2ème valeur Q1 = 22. b. Liste 2: Effectif: 6 Valeurs rangées dans l'ordre croissant: 18 / 19 / 24 / 25 / 26 / 27 Q1 = 6/4 Q1 = 1, 5 On arrondit à la valeur au-dessus, soit la 2ème. Q1 = 19. 2.??? Je ne sais pas si mes calculs sont faux, si ma manière de procéder est mauvaise, si je n'ai pas compris ou si je passe à côté d'une erreur bête, mais je ne vois rien à observer... Ce qui me bloque totalement pour la suite de l'exercice. Pouvez vous m'aider s'il vous plaît?
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I. Quelques définitions Voici une liste des différentes définitions qui seront nécessaires pour maîtriser les statistiques en 1ère S.
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La médiane de la série est la valeur du caractère qui partage les valeurs de la série en deux parties de même effectif. Le premier quartile d'une série statistique est la plus petite valeur telle qu'au moins 25% des valeurs de la série lui sont inférieures ou égales. On le note Q 1 Q_1. Le troisième quartile d'une série statistique est la plus petite valeur telle qu'au moins 75% des valeurs de la série lui sont inférieures ou égales. On le note Q 3 Q_3. L'intervalle [ Q 1; Q 3] \lbrack Q_1;Q_3\rbrack s'appelle l'intervalle interquartile Le nombre Q 3 − Q 1 Q_3-Q_1 s'appelle l'écart interquartile. Le premier décile d'une série statistique est la plus petite valeur telle qu'au moins 10% des valeurs de la série lui sont inférieures ou égales. Exercices de statistiques de première. On le note D 1 D_1. Le neuvième décile d'une série statistique est la plus petite valeur telle qu'au moins 75% des valeurs de la série lui sont inférieures ou égales. On le note D 9 D_9. On représente alors la série statistique à l'aide d'un diagramme en boite: II.
Dans tout le chapitre, on étudiera en exemple la même série statistique qui résume dans le tableau suivant le nombre de jours de congé posés par les 38 salariés d'une entreprise au cours du mois de juin: Jours de congés 0 1 2 3 4 5 6 7 Effectifs 10 9 I. Moyenne et écart type On considère la série statistique définie par le tableau suivant: Valeurs x 1 x_1 x 2 x_2... x p x_p n 1 n_1 n 2 n_2... n p n_p On note N N, l'effectif total: N = n 1 + n 2 +... + n p N = n_1 + n_2 +... + n_p 1. Cours et exercices sur la statistique 1ere s. Moyenne (rappels) Définition n°1: On appelle moyenne d'une série statistique le nombre noté x ‾ \overline{x} et défini par: x ‾ = n 1 × x 1 +... + n p × x p N \overline{x} = \frac{n_1 \times x_1 +... + n_p \times x_p}{N} Exemple: x ‾ = 10 × 0 + 9 × 1 + 5 × 2 + 6 × 3 + 3 × 4 + 4 × 5 + 0 × 6 + 1 × 7 10 + 9 + 5 + 6 + 3 + 4 + 0 + 1 = 76 38 = 2 \overline{x} = \frac{10 \times 0 + 9 \times 1 + 5 \times 2 + 6 \times 3 + 3 \times 4 + 4 \times 5 + 0 \times 6 + 1 \times 7}{10 + 9 + 5 + 6 + 3 + 4 + 0 + 1} = \frac{76}{38} = 2.
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