Maths : Statistiques/Notions De Probabilitées Flashcards
Données qualitatives
Ce sont des données catégorielles qui décrivent des qualités ou des caractéristiques. Elles ne sont pas numériques (par exemple, la couleur des yeux, le type de voiture, le genre). Si pas clair, se référer a la conversation chatgpt.
Données ordinal
Ce sont des données qualitatives qui ont un ordre ou un classement. Elles indiquent une position ou un rang, mais la différence entre les rangs n’est pas mesurable (par exemple, les notes dans une échelle de satisfaction : “faible”, “moyenne”, “élevée”). Si pas clair, se référer a la conversation chatgpt.
Données quantitatives
Ce sont des données numériques qui représentent des quantités. On peut les compter ou les mesurer (par exemple, la taille, le poids, l’âge, le revenu). Si pas clair, se référer a la conversation chatgpt.
Formule de la variance ?
V(X) = somme(xi-xbar)^2/n
Formule de la covariance ?
Variance * (yi-ybar) (!!!sans le carré!!!)
Représentation des différents types de données :
Type de données : qualitatif
Présentation des données : ?
Représentation graphique : ?
Données à dimensions : ?
Présentation des données : dénombrement par classes ; fréquences absolues + relatives
Représentation graphique : camembert
Données à dimensions : tableau de contingence ; regroupement libre
Représentation des différents types de données :
Type de données : ordinal
Présentation des données : ?
Représentation graphique : ?
Données à dimensions : ?
Présentation des données : dénombrement par classes ordonnées ; fréquences absolues + relatives + cumulées
Représentation graphique : diagramme en bâton
Données à dimensions : tableau de contingence ; regroupement des classes contiguës
Représentation des différents types de données :
Type de données : quantitatif
Présentation des données : ?
Représentation graphique : ?
Données à dimensions : ?
Présentation des données : tableau de mesures ; paramètres de tendances centrale (ex : moyenne) ; paramètres de dispersion (ex : variance, écart-type)
Représentation graphique : histogramme
Données à dimensions : nuage de point ; covariance ; coefficient de corrélation
Formule coefficient de corrélation ?
R = covariance (X ; Y)/racine carrée de variance (X) * variance (Y)
Paramètre de tendance centrale d’une série d’observations :
Type de données : quantitatif
Paramètre central : ?
Calcul : ?
Unité : ?
Paramètre central : moyenne
Calcul : formule de la moyenne page 13
Unité : celle des xi
Paramètre de tendance centrale d’une série d’observations :
Type de données : quantitatif ou ordinal
Paramètre central : ?
Calcul : ?
Unité : ?
Paramètre central : médiane
Calcul : valeur(s) qui sépare(nt) l’ensemble des données ordonnées en 2 sous-ensembles de même effectif
Unité : celle des xi
Paramètre central : mode
Calcul : classe de plus grand effectif
Unité : celle des xi
Paramètre central : quantiles
Calcul : valeur de la variable divisant l’ensemble ordonné des données en sous-ensembles d’effectifs égaux
Unité : celle des xi
Paramètre de dispersion d’une série d’observation :
Type de données : quantitatif
Paramètre de dispersion ?
Calcul ?
Unité ?
Paramètre de dispersion : variance ; écart-type
Calcul : formule de la variance ; formule de l’écart-type (racine carrée de la variance V(X))
Unité : variance : celle des xi au carrée ; pour l’écart-type
Paramètre dispersion d’une série d’observations :
Type de données : quantitatif ou ordinal
Paramètre de dispersion : ?
Calcul : ?
Unité : ?
Paramètre de dispersion : intervalle inter-quartile
Calcul : différence entre les valeurs du troisième et du premier quartiles : Q3 - Q1
Unité : celle des xi
Partition ?
Soit ski un ensemble d’événements et E1, E2, …, Ek des événements appartenant a ksi nu (fréquence), avec Ei ≠ 0/ (obar) (i = 1, …, k). E1, E2, …, Ek forment une partition de Oméga ssi :
- leur réunion est l’ensemble fondamental : E1 et/ou E2 et/ou … et/ou Ek = Oméga
- les évènements sont deux à deux disjoints : quelque soit (i ≠ j), (E1 et/ou E2) = Oméga
