Les Statistiques À 2 Variables Dans Excel Bien Expliqués: Tissus Ameublement Anglais En Ligne

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Wednesday, 10 July 2024
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. Statistiques à deux variables. 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. 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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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. Exercice statistique a deux variable simple. 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}.

Pour déterminer les 2 paramètres de l'équation: Sélectionnez les deux cellules qui vont accueillir les résultats (les deux cellules doivent être contiguës et horizontales). Saisissez ensuite la formule =DROITEREG Sélectionnez la série de valeur correspondant à Y Sélectionnez la série de valeur correspondant à X. Les statistiques à 2 variables dans Excel bien expliqués. Saisissez la valeur VRAI (calcul de la constante) Saisissez la valeur FAUX (écriture réduite) Validez par la combinaison de touches Ctrl+Shift+Entrée Le résultat donné en R2:S2 renvoit les paramètres de l'équation de la droite. A titre de vérification, la droite de tendance affichée dans le graphique donne exactement le même résultat comme vous pouvez le visualiser dans la figure. Tendance La fonction TENDANCE vous permet de trouver la valeur d'un élément qui suit la tendance d'une droite de régression. La fonction TENDANCE a besoin de 4 arguments La série des données Y La série des données X La valeur de X La constante (VRAI ou FAUX) Pour déterminer le nombre d'unité nous estimons produire si nous faisons fonctionner notre machine pendant 8 heures, nous allons écrire la fonction suivante.

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