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MEDIAN — Détermine la valeur de champ médiane dans chaque voisinage. Si le nombre de points est impair dans le voisinage, le résultat est la valeur la plus faible des deux valeurs moyennes. MINIMUM — Détermine la plus petite valeur de champ dans chaque voisinage. MINORITY — Détermine la valeur de champ la moins récurrente dans chaque voisinage. RANGE — Calcule la plage (différence entre la valeur la plus élevée et la valeur la plus faible) des valeurs de champ dans chaque voisinage. STD — Calcule l'écart type des valeurs de champ dans chaque voisinage. SUM — Calcule le total des valeurs de champ dans chaque voisinage. VARIETY — Calcule le nombre de valeurs de champ uniques dans chaque voisinage. Calculer point g statistiques des. Les choix possibles pour le type de statistiques est fonction du type numérique du champ spécifié. String Valeur renvoyée Nom Explication Type de données out_raster Raster de statistiques de points en sortie. Raster Exemple de code Exemple 1 d'utilisation de l'outil PointStatistics (fenêtre Python) Cet exemple détermine une statistique (somme) sur les entités ponctuelles de fichier de formes en entrée qui se trouvent dans le voisinage circulaire de chaque cellule de raster en sortie.

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2. Nuage de points L'ensemble des points M 1, M 2,...., M n de coordonnées respectives M 1 (x 1; y 1), M 2 (x 2; y 2),..., M n (x n; y n) dans un repère du plan est appelé nuage de points de la série. On convient donc de représenter cette série graphiquement par son nuage de points associé. On peut représenter le nuage de points de la série de l'exemple précédent, en plaçant les points M 1 (100; 105), M 2 (110; 95),....., M 7 (160; 31) dans un repère aux unités graphiques adaptées à la situation. Calculer la droite de régression linéaire. Remarque En pratique, dans les exercices d'entraînement au Baccalauréat, les unités graphiques sont imposées afin de faciliter le tracé. 3. Point moyen Le point moyen du nuage de points M 1 (x 1; y 1), M 2 (x 2; y 2),..., M n (x n; y n) est le point souvent noté G, dont les coordonnées sont les moyennes arithmétiques des abscisses et des ordonnées des points M n (x n; y n). On a donc: soit. Dans l'exemple précédent, on a:. Soit soit à 0, 01 près (130; 67, 57).

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Voici un exemple de deux semis de points, répartis dans les IRIS du département de la Seine-Saint-Denis, avec la valeur de leurs distances types. Le nombre de points est identique dans les deux cartes. Dans le semis de gauche, dans la surface de chaque IRIS, on tire 2 points aléatoirement. Dans le semis de droite, on tire aléatoirement le même nombre de points (2 x Nombre d'IRIS), mais dans toute la surface de la Seine-Saint-Denis. ## Distance type à gauche 6422. Calculer point g statistiques 2019. 307 ## Distance type à droite 7001. 788 la configuration de gauche est plus agrégée/polarisée, du fait de la différence de surface des IRIS et de leur nombre de points constants. Celle de droite est plus homogène, même si ce terme n'a pas beaucoup de sens puisqu'on n'évalue pas -encore- la concentration des points.

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Il arrive fréquemment que l'on observe conjointement deux caractères statistiques pour déterminer s'il existe une corrélation entre les deux (âge et taille des enfants entre 0 et 20 ans, prix du m² et année, allongement du ressort et force appliquée, etc. ) Traitement des données [ modifier | modifier le code] Pour chaque individu, on relève la valeur de deux caractères x et y. On obtient alors une liste de couples de nombres que l'on peut présenter sous forme d'un tableau. Exemple 1: moyenne de l'année et note à l'examen pour un échantillon de 24 personnes. Note de l'année 8 9 7 15 12 10 Note à l'examen 4 17 13 11 14 5 Exemple 2: Masse appliquée (en gramme) et longueur du ressort (en cm). Masse en grammes 18 20 24 3 Longueur en cm 8. 5 10. 5 11. 8 9. 4 7. 5 Caractéristiques numériques [ modifier | modifier le code] On peut étudier séparément chaque caractère statistique et calculer leur moyenne et, médiane, quartile, écart type et, variance V(x) et V(y). Chapitre 6 Analyse spatiale | Analyse Statistique M2 IGAST. On aura besoin de définir des quantités qui font intervenir conjointement les deux caractères: la covariance cov(x, y) =; le coefficient de corrélation linéaire r =.

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On peut toutefois observer qu'une grande partie du nuage est situé au-dessus de la droite d'équation y = x ce qui laisse penser que les élèves se sont mieux sortis de l'examen que du contrôle continu. Exemple 2: Nuage de points donnant la longueur du ressort en fonction de la masse appliquée. Les points semblent alignés. On va donc tenter un ajustement affine. Ajustement [ modifier | modifier le code] Ajustement affine [ modifier | modifier le code] Si les points semblent alignés, on détermine la droite d'ajustement grâce à une régression linéaire. La droite d'ajustement a pour équation: Elle passe par le point moyen G. Cet ajustement est considéré comme valide si le coefficient de corrélation linéaire r est assez grand en valeur absolue (la borne est souvent utilisée [ 1]). Calculer point g statistiques lptms. Exemple du ressort La droite de régression a pour équation y = 0, 2x + 7 et le coefficient de corrélation est pratiquement égal à 1. On peut donc affirmer sans trop d'erreur que l'allongement du ressort est proportionnel à la masse appliquée ( lois de déformation élastique).

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5. On suppose que la droite (D) d'quation y = −9x +230 ralise un ajustement affine du nuage de points. On suppose que cet ajustement est valable jusqu'en 2020. Montrer que le point G appartient la droite (D) et tracer cette droite. On expliquera la construction de la droite. -9 x G +230 =-9 x3 +230 = 203 = y G. La droite passe par le point G et le point de coordonnes (0; 230). 6. Dterminer graphiquement une estimation du nombre de naissances en 2017. Laisser apparents les traits de construction et indiquer la valeur ainsi dtermine sur la copie. 7. STATISTIQUE - 3. Paramètres statistiques d'une distribution. Dterminer une estimation de l'anne au cours de laquelle le nombre de naissances passera sous le seuil des 160 naissances. Expliquer la dmarche. -9x +230 < 160; 9x > 230-160; 9 x > 70; x > 7, 78; on arrondi 8. En 2018 le nombre de naissances sera infrieur 160.

Cet ajustement affine permet de faire des estimations: une interpolation, quand on cherche à estimer une valeur dans le domaine d'étude; une extrapolation, quand on cherche à estimer une valeur en dehors du domaine d'étude. En reprenant le nuage de points obtenu dans les exemples précédents, on peut tracer une droite passant au plus près de ces points étant donné qu'ils semblent presque alignés. Avec cet ajustement, on peut estimer que si le prix de vente est fixé à 155 €, il y aura environ 40 acheteurs éventuels (interpolation). On peut également penser que si le prix de vente est fixé à 90 €, il y aura environ 112 acheteurs éventuels (extrapolation). Vous avez déjà mis une note à ce cours. Découvrez les autres cours offerts par Maxicours! Découvrez Maxicours Comment as-tu trouvé ce cours? Évalue ce cours! Sois le premier à évaluer ce cours!

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