Stat descriptive Flashcards

1
Q

caractéristiques de position

A
ONLY pour variables quantitatives
moyenne
médiane
mode
quantiles
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2
Q

def médiane

A

50% des valeurs lui sont sup ou égales

ou 50 % des valeurs lui sont inf ou égales

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3
Q

médiane dans tableau de valeurs

A

1ère valeur dont l’effectif cumulé atteint ou dépasse la moitié de l’échantillion

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4
Q

mode

A

valeur la + fréquente

peut y avoir 1, 2 ou +ieurs modes

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5
Q

centiles

A

ième centile est la valeur telle que i% des valeurs lui sont inf et (100-i)% lui sont sup

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6
Q

déciles

A

9 valeurs qui partagent distrib en 10 sous ensemble

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7
Q

quartiles

A

3 valeurs qui partagent en 4 parties égales

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8
Q

intervalle IQ

A

= Q3-Q1

correspond à 50% des obs autour de la médiane

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9
Q

caractéristiques de dispersion

A
traduisent l'écart à la moyenne
ONLY pour variables quantitatives
variance
écart-type
coeff de variation
étendue
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10
Q

variance s²

A
  • moyenne des carrés des écarts à la moyenne x(i) - m
    OU
  • moyenne des carrés - le carré de la moyenne

unité: (unité moyenne)²
toujours positive ou nulle

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11
Q

écart type √s² = s

A

racine carré de la variance
unité de la moyenne
toujours positif ou nul

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12
Q

coeff de variation cv

A

cv = écart type/ moyenne = s/m
ø unité
comparer variabilité de 2 variables

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13
Q

étendue ou amplitude

A

= valeur max - valeur min

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14
Q

distrib normale ou gaussienne

A

courbe en cloche
toujours symétrique et unimodale
moyenne, mode, médiane confondus = valeur centrale

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15
Q

sensibles aux valeurs extrêmes

A

moyenne

variance ou écart type (encore + que m)

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16
Q

peu sensibles aux valeurs extrêmes

A

médiane
quantiles
mode
intervalle IQ

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17
Q

représentations variables quantitatives continues

A

histogramme
pyramide des âges
box plot (moustache)

18
Q

histogramme: intervalle de classe

A
  • intervalle de classe constant: effection en ordonnée

- intervalle non constant: valeurs en ordonnées non # à l’effectif DONC ø effectif en ordonnée

19
Q

histo: polygone des fréquences

A

ligne qui relie le milieu des sommets de chacun des rectangles → obtention allure

20
Q

pyramide des âges

A
  • répartition par sexe et par âge de la population

- constitué de 2 histogrammes (un pour chaque sexe)

21
Q

boîte à moustaches

A

représentation bi-variée (2 variables)
représentation de +ieurs distrait sur un même schéma afin de les comparer
MAIS diff signification établie only w/ test statistique

22
Q

diagramme en bâtons

A

quantitatives discrètes

pas de notion de surface

23
Q

variables quantitative mise en classe

A

= perte d’info

calculs statistiques possibles MAIS approximations

24
Q

centre de la classe

A

ci = borne inf + (borne sup - borne inf)/ 2

25
Q

classe médiane

A

1ère classe dont la fréquence cumulée Fm+1 égale ou dépasse 50%

26
Q

représentations variables qualitatives

A

graphiques univariés:

  • diagramme sectoriel
  • diagramme en barres
27
Q

diagramme sectoriel

A

w/ histo traduisent effectifs par surface

28
Q

diagramme en barres

A

largeur n’a aucune signification

29
Q

test de conformité

A

pour savoir si distribution observée est conforme à une distrait théorique

30
Q

distrib variables quantitatives: lois de probabilité

A

discrètes ou continues

uniforme, binomiale, poisson, student…

31
Q

étude dépendance entre 2 variables

A
  • tableau de contingence → ex: les test diagnostiques
  • nuage de points
  • courbe de survie
32
Q

sensibilité

A

probabilité d’avoir test + si malade

VP / VP + FN

33
Q

spécificité

A

proba d’avoir test - si non malade

VN / VN + FP

34
Q

VPP

A

proba d’ê malade si test +

VP/ VP + FP

35
Q

VPN

A

proba d’ê sain si test -

VN/ VN + FN

36
Q

nuage de points

A

dépendance entre 2 variables quantitatives appariées cad mesurées simultanément
n individus → n points
2 approches: corrélation vs régression

37
Q

corrélation

A

X et Y sont interchangeables: mê rôles

coeff de corrélation linéaire r

38
Q

régression

A

X et Y ø interchangeables: rôles ≠

paramètre du modèle f(X), X peut ê controlé

39
Q

covariance

A

caractéristique de dispersion très utilisé dans étude simultanée de 2 variables
covariance(x,y) = (∑ x(i) x y(i)/ n) - (∑ x(i) x ∑ y(i))/ n²
positive, négative ou nulle

40
Q

courbe de survie

A

étude de la survenue d’un événement
étude dur T
sujet suivi pendant t(i) avec t(i) ≤ T