Parure Bollywood Pas Cher
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. S (échantillon) ou COVARIANCE. P (Population entière). Statistiques à deux variables. 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.
Notre mission: apporter un enseignement gratuit et de qualité à tout le monde, partout. Plus de 4500 vidéos et des dizaines de milliers d'exercices interactifs sont disponibles du niveau primaire au niveau universitaire. Découvrez l'accès par classe très utile pour vos révisions d'examens! Khan Academy est une organisation à but non lucratif. Faites un don ou devenez bénévole dès maintenant!
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. Statistique à deux variables quantitatives | Khan Academy. 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}.
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. Exercice statistique a deux variable des. 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. 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).