Amazon.Fr : Cuillère À Verrine | Statistique À Deux Variables - Cours Et Exercices De Maths, Terminale Bac Pro

Fri, 12 Jul 2024 00:50:36 +0000
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Amazon.Fr : Cuillère À Verrine

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Verrine Cuillere - Cuillère Apéritive - Tendance Ephémère

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Les valeurs de la première variable sont notées et les valeurs de la seconde variable sont notées. Nuage de points Un nuage de points est la représentation graphique d'une série statistique à deux variables quantitatives, formé par les points de coordonnées. Droite d'ajustement On peut tracer une droite d'ajustement lorsque les points du nuage semblent être alignés. Cette droite d'ajustement passe au plus près des points du nuage. Exercice statistique à deux variables. Graphiquement, elle correspond à une droite d'équation réduite qui donne une relation entre les deux variables quantitatives. Grâce à l'ajustement affine, on peut interpoler ou extrapoler, c'est-à-dire faire des prévisions. Coefficient de détermination Pour déterminer la pertinence de l'ajustement, on peut calculer, à l'aide d'un outil numérique, le coefficient de détermination. Plus ce coefficient est proche de, plus l'ajustement est adapté. Exemple: Voici une série statistique à deux variables quantitatives. Cette série peut être représentée par un nuage de points (en bleu) et on peut ensuite tracer une droite d'ajustement (en rouge).

Exercice Statistique A Deux Variable C

Le point G est un point de la droite (G l G 2). On lit sur le graphique l'ordonnée du point de la droite qui a pour abscisse 13 (centaines d'euros). On trouve un chiffre d'affaires de 27 500 euros. En utilisant l'équation de la droite, on obtient y = 7, 08 × 13 + 182, 7 = 274, 7 Le responsable peut espérer un chiffre d'affaires de l'ordre de 27 500 euros. Statistiques à deux variables. Cette valeur n'est qu'une estimation: une précision plus grande n'aurait pas de sens. Exercice 1: x i 1 2, 5 3 3, 5 4 5 5, 5 y i 15 14 13 13, 5 12, 5 12 … Exercice 2: Soit la série double suivante: xi yi Partager les points ( x i; y i) en deux groupes: le premier avec les 6 points d'abscisses les plus petites, le second avec les 6 points d'abscisses les plus grandes. Calculer les coordonnées des points moyens G 1 et G 2 Déterminer l'équation de la droite ( G l G 2). Exercice 3: Afin d'orienter ses investissements, une chaîne d'hôtels réalise des analyses sur le taux d'occupation des chambres. Une analyse établit un lien entre le taux d'occupation, exprimé en%, et le montant des frais de publicité (en milliers d'euros).

Exercice Statistique A Deux Variable Environnement

Il est possible de tracer une droite ayant cette direction, sans qu'elle s'écarte beaucoup des points du nuage. Le responsable va chercher un ajustement affine de ce nuage et pourra déterminer une estimation future du chiffre d'affaires. Pour ajuster une droite à l'ensemble de points, le responsable a le choix de la méthode: - il peut effectuer un ajustement au jugé; - ou tracer une droite passant par le point moyen du nuage. Calculer le point moyen de la série de l'exemple G: Le responsable, pour ajuster la droite à l'ensemble de points, peut aussi utiliser une méthode plus précise qui est la suivante: a. Partager le nuage en deux groupes de points - le premier formé des 5 points d'abscisses les plus petites; - le deuxième groupe formé des 5 points d'abscisses les plus grandes. Pour cela, compléter le tableau suivant 1 er groupe 2 e groupe 11. 5 Calculer les coordonnées de G l, point moyen du premier groupe. Exercice statistique a deux variable c. Calculer les coordonnées de G 2, point moyen du deuxième groupe. Placer les points G, et G 2 dans le repère et tracer la droite (G l G 2).

L'ensemble de ces points constitue le nuage de point représentant la série statistique. Réalisation d'un nuage de point: Enregistrer les données dans deux listes X et Y. la commande Xcas est: scatterplot(X, Y, affichage=bleu+point_width_3) Représenter les deux nuages de points des exemples précédents. Point moyen On appelle point moyen d'un nuage de $n$ points $M_i$ de coordonnées $(x_i; y_i)$ le point $G$ de coordonnées: $$x_G=\bar{x}=\frac1n \sum_{i=1}^n x_i \qquad \textrm{et} \qquad y_G=\bar{y}=\frac1n \sum_{i=1}^n y_i. Cours et exercices d’introduction au statistique a deux variable. $$ Déterminer les coordonnées des points moyens des exemples précédents Ajustement affine: méthode des moindres carrés On ne présente pas en détail la méthode, mais il faut retenir qu'une droite de régression par cette méthode minimise la somme des carrés des distances entre les points et la droite. Obtenir l'équation de la droite de régression linéaire: Taper: linear_regression(X, Y) La droite ainsi trouvée est la droite de régression de X en Y. Représenter le nuage de points et l'équation de la droite de régression: la commande Xcas est scatterplot(X, Y, affichage=bleu+point_width_3), linear_regression_plot(X, Y, affichage=rouge+line_width_3) Coefficient de corrélation linéaire Le coefficient de corrélation linéaire d'une série statistique double de variables $x$ et $y$ est le nombre $r$ défini par: $$r=\frac{\sigma_{xy}}{\sigma_x \times \sigma_y}.