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Tuesday, 16 July 2024

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Cours et exercices d'introduction au statistique a deux variable Définition. Représentation: ü Une série statistique à deux caractères quantitatifs, x i et y i, est une série double dont les valeurs sont données par les couples ( x i; y i). ü Cette série est représentée dans un repère orthogonal par les points de coordonnées ( x i; y i) qui forment un nuage de points. L'ensemble de ces points forme un nuage de points. Ce nuage peut avoir une forme allongée, curviligne ou très dispersée. Remarque: Si les valeurs d'un des deux caractères sont les mesures du temps, on dit que la série est chronologique. 2. Point moyen du nuage On appelle point moyen G( x; y) le point dont les coordonnées sont les moyennes des valeurs x i et y i de la série. x G =; y G = 3. Ajustement affine Un nuage de points de forme allongée, représentant une série double ( xi; yi) peut être ajusté par une droite appelée droite d'ajustement affine. 4. Statistique à deux variables quantitatives | Khan Academy. Méthode d'ajustement affine (méthode de Mayer) Dans le cas d'un nuage de points de forme allongée, et afin de faciliter l'étude de la série, il est possible de remplacer ce nuage par une droite appelée droite d'ajustement affine.

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Commenter ce dernier. On pose $yi = ln pi$ où $ln$ désigne la fonction logarithme népérien. \\ Il suffit sous xcas d'écrire y:=ln(p) Représenter le nuage de points $Mi(x_i; y_i)$ dans un repère orthogonal du plan. Peut-on envisager un ajustement affine de ce nuage? Justifier par un calcul. Déterminer par la méthode des moindres carrées une équation de la droite de régression D de y en x. Déduire de la question précédente une expression de p en fonction de x. Exercice statistique a deux variable pdf. En admettant que l'évolution constatée se poursuive les années suivantes, utiliser la relation obtenue à la question précédente pour estimer le nombre de passagers transportés au cours de l'année de rang 7. Article intéressant pour se poser des questions Vous pouvez vous rendre sur cet article afin de vous poser quelques questions avec ce générateur aléatoire de comparaisons absurdes. Accès à l'article Du côté des calculatrices Calculatrice numworks disponible: le site numworks Le tableau suivant donne l'évolution des bénéfices d'une société: La vidéo suivante vous permet de traiter l'exercice avec la calculatrice: Faire des statistiques à deux variables en langage python Le code proposé dans l'espace Trinket ci dessous permet d'obtenir: Le nuage de points avec la droite de régression Le point moyen L'équation de la droite de régression Observer les éléments de ce code.

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Déterminer l'équation de la droite (G l G 2). Vérifier que le point moyen du nuage G(8, 65; 243, 9) appartient à la droite (G l G 2). … Comment utiliser un ajustement affine? À partir de l'ajustement affine précédent, le responsable des ventes peut estimer le chiffre d'affaires qu'il espère réaliser s'il engage 1 300 euros de frais de publicité. Déterminer graphiquement le chiffre d'affaires espéré. Déterminer par le calcul ce chiffre d'affaires. Remarques On rencontre parfois l'expression « ajustement linéaire », improprement utilisée. Statistique à deux variables - Cours et exercices de Maths, Terminale Bac Pro. En effet, la droite d'ajustement ne passe pas dans tous les cas par l'origine du repère; Si le nuage contient un nombre impair de points, il existe deux fractionnements possibles. La représentation graphique ci-dessus est appelée nuage de points Les coordonnées de G, notées x et y, sont respectivement les moyennes des valeurs xi du premier caractère et des valeurs yi du deuxième caractère. Premier groupe: (6; 220); (6, 5; 228); (6, 5; 222); (7; 240); (8; 244) Deuxième groupe: (9; 246); (10; 250); (11; 259); (11; 268); (11, 5; 262) G 1 G 2 Voir graphique L'équation est de la forme: y = ax+ b On a: G l (6, 8; 230, 8) et G 2 (10, 5; 257) d'où: a = = 7, 08 et: b = y G1 – ax G1 = 230, 8 ‑ 7, 08 × 6, 8 =182, 7 On peut également utiliser les coordonnées du point G 2 pour le calcul de b. L'équation de la droite (GlG2) est: y = 7, 08 x+ 182, 7 Pour x = 8, 65, on a: y = 7, 08 × 8, 665 + 182, 7 = 243, 9 Les coordonnées du point G vérifient l'équation de la droite (G l G 2).

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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: $$x_G=\bar{x}=\frac1n \sum_{i=1}^n x_i \qquad \textrm{et} \qquad y_G=\bar{y}=\frac1n \sum_{i=1}^n y_i. $$ 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. Statistiques à deux variables. 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}.

Statistiques RRELATION, COVARIANCE, DROITEREG, Fonction Matricielle, TENDANCE 28/10/2016 Nombre de vues: 630 Temps de lecture 3 minutes L'analyse statistique de 2 séries distinctes vous permet de trouver des connexions entre ces séries et ainsi d'affiner les résultats. C'est le cas par exemple entre: le salaire et l'âge des salariés le temps d'utilisation d'une machine outil et le nombre d'unités produites le chiffre d'affaire des ventes de glaces avec les relevés pluviométrie... Comment trouver la connexion entre ces séries? Pour cela, il existe plusieurs fonctions dans Excel comme, COVARIANCE, RRELATION, DROITEREG ou encore TENDANCE. COVARIANCE La fonction COVAR retourne la covariance de 2 séries de données. La covariance évalue le sens de variation de 2 variables et, ainsi, qualifie l'indépendance de ces variables. Deux autres fonctions calculent la covariance COVARIANCE. Exercice statistique a deux variable direct. S (échantillon) ou COVARIANCE. P (Population entière). RRELATION Calculer le coefficient de corrélation entre 2 variables numériques revient à chercher la liaison qui existe entre les variables à l'aide d'une droite.