Corrigé Séance 1 : Statistique descriptive

Documents pareils
Chapitre 3. Les distributions à deux variables

Statistiques Descriptives à une dimension

Leçon N 4 : Statistiques à deux variables

Statistique : Résumé de cours et méthodes

CHAPITRE 10. Jacobien, changement de coordonnées.

Annexe commune aux séries ES, L et S : boîtes et quantiles

Séries Statistiques Simples

C f tracée ci- contre est la représentation graphique d une

Chapitre 2 Le problème de l unicité des solutions

Bien lire l énoncé 2 fois avant de continuer - Méthodes et/ou Explications Réponses. Antécédents d un nombre par une fonction

Lecture graphique. Table des matières

Programmation linéaire

Fonctions linéaires et affines. 1 Fonctions linéaires. 1.1 Vocabulaire. 1.2 Représentation graphique. 3eme

1. Vocabulaire : Introduction au tableau élémentaire

a et b étant deux nombres relatifs donnés, une fonction affine est une fonction qui a un nombre x associe le nombre ax + b

Fonctions de deux variables. Mai 2011

La programmation linéaire : une introduction. Qu est-ce qu un programme linéaire? Terminologie. Écriture mathématique

Cours Fonctions de deux variables

Programmation Linéaire - Cours 1

Enoncé et corrigé du brevet des collèges dans les académies d Aix- Marseille, Montpellier, Nice Corse et Toulouse en Énoncé.

3 Approximation de solutions d équations

L ALGORITHMIQUE. Algorithme

Représentation d une distribution

INTRODUCTION À L ANALYSE FACTORIELLE DES CORRESPONDANCES

Simulation de variables aléatoires

Logiciel XLSTAT version rue Damrémont PARIS

Exercices - Fonctions de plusieurs variables : corrigé. Pour commencer

Exo7. Calculs de déterminants. Fiche corrigée par Arnaud Bodin. Exercice 1 Calculer les déterminants des matrices suivantes : Exercice 2.

Items étudiés dans le CHAPITRE N5. 7 et 9 p 129 D14 Déterminer par le calcul l'antécédent d'un nombre par une fonction linéaire

Méthodes de quadrature. Polytech Paris-UPMC. - p. 1/48

Les fonction affines

Cours 02 : Problème général de la programmation linéaire

Souad EL Bernoussi. Groupe d Analyse Numérique et Optimisation Rabat http ://

8.1 Généralités sur les fonctions de plusieurs variables réelles. f : R 2 R (x, y) 1 x 2 y 2

Probabilités. Rappel : trois exemples. Exemple 2 : On dispose d un dé truqué. On sait que : p(1) = p(2) =1/6 ; p(3) = 1/3 p(4) = p(5) =1/12

Bac Blanc Terminale ES - Février 2011 Épreuve de Mathématiques (durée 3 heures)

OM 1 Outils mathématiques : fonction de plusieurs variables

Projet de Traitement du Signal Segmentation d images SAR

Les équations différentielles

Optimisation Discrète

Exercices du Cours de la programmation linéaire donné par le Dr. Ali DERBALA

BACCALAURÉAT PROFESSIONNEL SUJET

Comment tracer une droite représentative d'une fonction et méthode de calcul de l'équation d'une droite.

t 100. = 8 ; le pourcentage de réduction est : 8 % 1 t Le pourcentage d'évolution (appelé aussi taux d'évolution) est le nombre :

IV- Equations, inéquations dans R, Systèmes d équations

F7n COUP DE BOURSE, NOMBRE DÉRIVÉ

3. Caractéristiques et fonctions d une v.a.

Les travaux doivent être remis sous forme papier.

1 radian. De même, la longueur d un arc de cercle de rayon R et dont l angle au centre a pour mesure α radians est α R. R AB =R.

PROBLEME(12) Première partie : Peinture des murs et du plafond.

Du Premier au Second Degré

LE PRODUIT SCALAIRE ( En première S )

Etude de fonctions: procédure et exemple

MESURE ET PRECISION. Il est clair que si le voltmètre mesure bien la tension U aux bornes de R, l ampèremètre, lui, mesure. R mes. mes. .

Introduction au pricing d option en finance

Exercice autour de densité, fonction de répatition, espérance et variance de variables quelconques.

LEÇON N 7 : Schéma de Bernoulli et loi binomiale. Exemples.

Sur certaines séries entières particulières

Optimisation, traitement d image et éclipse de Soleil

Continuité en un point

Chapitre 3. Quelques fonctions usuelles. 1 Fonctions logarithme et exponentielle. 1.1 La fonction logarithme

Rappel sur les bases de données

III- Raisonnement par récurrence

Optimisation non linéaire Irène Charon, Olivier Hudry École nationale supérieure des télécommunications

EXPLOITATIONS PEDAGOGIQUES DU TABLEUR EN STG

Lagrange, où λ 1 est pour la contrainte sur µ p ).

Chapitre 3. Mesures stationnaires. et théorèmes de convergence

Statistiques à une variable

Résumé du Cours de Statistique Descriptive. Yves Tillé

Statistique Descriptive Élémentaire

Calcul intégral élémentaire en plusieurs variables

Baccalauréat S Antilles-Guyane 11 septembre 2014 Corrigé

SOCLE COMMUN - La Compétence 3 Les principaux éléments de mathématiques et la culture scientifique et technologique

Exo7. Matrice d une application linéaire. Corrections d Arnaud Bodin.

TOUT CE QU IL FAUT SAVOIR POUR LE BREVET

Exercice 6 Associer chaque expression de gauche à sa forme réduite (à droite) :

Résolution d équations non linéaires

DOCM Solutions officielles = n 2 10.

Hedging delta et gamma neutre d un option digitale

Licence MASS (Re-)Mise à niveau en Probabilités. Feuilles de 1 à 7

Introduction à l approche bootstrap

Manuel d utilisation 26 juin Tâche à effectuer : écrire un algorithme 2

Cours d algorithmique pour la classe de 2nde

Les cartes de fidélités... 2 Natures de pièces... 5 Impression des chèques cadeaux... 6 Statistiques fidélités... 8 Fiche client...

Méthode de Monte Carlo pour le calcul d'options

Correction de l examen de la première session

Calcul différentiel sur R n Première partie

L ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES (A.C.P.) Pierre-Louis GONZALEZ

Moments des variables aléatoires réelles

Une forme générale de la conjecture abc

Travaux Pratiques d Optique

Exercice 1 Trouver l équation du plan tangent pour chaque surface ci-dessous, au point (x 0,y 0,z 0 ) donné :

TSTI 2D CH X : Exemples de lois à densité 1

RECHERCHE OPERATIONNELLE

Que faire lorsqu on considère plusieurs variables en même temps?

Fonctions de plusieurs variables

Corrigé du baccalauréat S Asie 21 juin 2010

Equations cartésiennes d une droite

FctsAffines.nb 1. Mathématiques, 1-ère année Edition Fonctions affines

Méthode : On raisonnera tjs graphiquement avec 2 biens.

Transcription:

Math-F-5 Séance & Exercice. Corrigé Séance : Statistique descriptive L ensemble A possède la moyenne la plus grande, D et E ont la médiane la plus grande, C possède le plus grand mode et B a l écart-type maximal. Les moyennes sont, respectivement, 4, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75. Les médianes sont, respectivement,,,, 4, 4. Les modes (valeur observée la plus représentée) sont, dans l ordre,,, 7, 4, 5. Les variances sont, respectivement, 3, 4.675,.6675, 3.675,.6675. Exercice. Réponse 3. Si C est le capital de départ, l augmentation après un an amène la somme totale à, C. Ce capital sera encore multiplié par, 3 lors de la seconde année, conduisant le capital à,, 3 C =, 56 C. L augmentation est donc de 56%. Exercice.3 Réponse. Si l on note d la distance jusqu à son travail ; t et t les temps mis respectivement à l aller et au retour, alors v aller = 3 = d t et v retour = = d t. Ainsi, v moy = d t + t. En isolant t et t dans la première équation et en injectant dans la seconde, on trouve v moy =.4 km/h. Exercice.4 Il est impossible pour Yvik d avoir une moyenne de km/h. On peut baser la résolution de cet exercice sur les mêmes idées que la question 3, ou se rendre compte qu il lui faut déjà une heure pour grimper en haut de la montagne. La moyenne de km/h signifie qu il monte et descend dans le même temps. Exercice.5 Dessiner deux allures de distributions telles que la moyenne de A soit inférieure à celle de B et la dispersion de A soit inférieure à celle de B. En outre, la distribution de B doit pouvoir prendre des valeurs négatives, A quant à lui restant positif. Un tel exemple de distributions est donné dans la figure suivante (les valeurs sont fictives...et la notion de densité/probabilité ne vous est que vague pour l instant :-))

Math-F-5 Séance & Exercice.6 (a) Distribution observée (il est d usage de la mettre verticalement...) : x i 39.5 39.5 39.75 4. 4.5 4.5 n i 4 4 (b) Diagramme en bâtons des fréquences absolues. 5 4 3 (c) Tableau des fréquences : x i n i f i N i F i 39.5 /5 /5 39.5 4 4/5 6 /5 39.75 /5 8 8/5 4. 4 4/5 4/5 4.5 /5 4 4/5 4.5 /5 5 5 Ceci répond à la question. Toutefois, afin de se faciliter la tâche ultérieure de calcul de la moyenneéchantillon et de la variance-échantillon, on rajoute souvent une colonne où on calcule x i f i et une deuxième colonne contenant les calculs de x i f i ; à titre d illustration, ceci sera fait dans l exercice.7. Les solutions de (e) à (g) seront ainsi calculées aisément. (d) Fonction de répartition :.5 (e) Moyenne-échantillon : 39.8. Variance-échantillon :.35.

Math-F-5 Séance & (f) Il y a modes : 39.5 et 4.. (g) La médiane correspond à 39.75. Exercice.7 (a) Distribution observée : x i 8. 8.5 9. 9.5.5. 3. 5. n i 5 4 3 3 (b) Diagramme en bâtons des fréquences absolues. 5 4 3 (c) Tableau des fréquences : x i n i f i N i F i x i f i x i f i 8. 5 /4 5 /4 9/ 8 8.5 / 7 7/ 37/ 369/4 9. 4 /5 / 9/5 36/5 9.5 / 3/5 39/4 5/8.5 / 3 3/ 43/4 849/8. 3 3/ 6 4/5 33/ 363/5 3. 3 3/ 9 9/ 69/ 587/ 5. / 5/4 5/4 x =. Σ i= x i f i = 4.75 (d) Fonction de répartition :.5 (e) Moyenne-échantillon :.. Elle se lit aisément à l aide du tableau construit en (c), puisque x n = p i= x if i. Variance-échantillon : 4.7. A nouveau, il suffit d utiliser la formule s x = ( p i= x i f i) x n. (f) Le seul mode se situe en 8.

Math-F-5 Séance & (g) La médiane correspond à 9. Exercice.8 Sans perte de généralité nous pouvons supposer que la valeur erronée correspond à x. Notons la moyenne exacte x. Dès lors, (Σ9 i= x i + 8.5) = 5.9 Σ 9 i= x i = 5.5 Σ 9 i= x i + 6.5 = 57 x = 5.7. La variance exacte, notée s x est donnée ci-dessous. Pour ce calcul, nous allons utiliser la formule suivante pour la variance (facile à démontrer (faites-le!) : s x = n Σn i= x i x n. Nous obtenons alors (Σ9 i= x i + 8.5 ) 5.9 = 4.83 (Σ9 i= x i + 8.5 ) = 39.64 Σ 9 i= x i = 34.5 Σ 9 i= x i + 6.5 = 366.4 (Σ9 i= x i + 6.5 ) = 36.64 (Σ9 i= x i + 6.5 ) 5.7 = 4.5 s x = 4.5. Exercice.9 () L histogramme est direct. () Afin de répondre à la question (4) plus rapidement, on ajoutera les colonnes x ci n i et x ci n i.

Math-F-5 Séance & C i x ci n i f i N i F i x ci n i x ci n i [.5,.5[ 8.3 8.3 6 3 [.5, 3.5[ 3 47.76 55.89 4 43 [3.5, 4.5[ 4.96 76.85 484 936 [4.5, 5.5[ 5 9.356 395.64 95 5475 [5.5, 6.5[ 6 49.47 544.888 894 5364 [6.5, 7.5[ 7 6.97 64.985 4 94 [7.5, 8.5[ 8.5 66 96 768 66 p i= x cin i = 346 7 i= x ci n i = 6938 (3) Un histogramme des fréquences relatives cumulées doit être tracé. La fonction de répartition se trouve en reliant les coins supérieurs droits de chacun des rectangles. (4) La moyenne-échantillon se toruve immédiatement à l aide de la formule x n = n p x ci n i = 5.7. i= La variance-échantillon est quant à elle calculée via s x = n 7 x cin i x n =.45. i= (5) La classe modale est [4.5, 5.5[. Exercice. (a) Un calcul direct montre que x n = x n + c et que s x = s x. (b) Un calcul tout aussi immédiat permet de voir que x n = ax n et que s x = a s x. Exercice. Pour rappel, pour une fonction de régression de Y sur X donnée par y = f(x), le principe des moindres carrés cherche à minimiser n I = (y i f(x i )). Dans le cadre de la régression linéaire, il faut donc minimiser la quantité i= I(a, b) = n (y i (ax i + b)), i= en a et b. Il suffit dès lors de trouver les points critiques de I(a, b) (qui sera unique) et de vérifier que c est un maximum. Un point critique de I(a, b) est tel que I I (a, b) = et (a, b) =, a b c est-à-dire, résoudre le système d équation suivant (en a et b) : i= (y i (ax i + b))( x i ) = n i= (y i (ax i + b))( ) = Des calculs simples permettent de trouver les conditions de l énoncé. On vérifiera que c est bien un maximum. Dans le cadre de la régression parabolique, la quantité à minimiser est

Math-F-5 Séance & I(c, d) = n (y i (cx i + d)) i= Il suffit donc de résoudre le système i= (y i (cx i + d))( x i ) = n i= (y i (cx i + d))( ) = i= (y i (cx i + d))(x i ) = n i= (y i cx i ) = nd i= (y i (cx i + d))(x i ) = d = ȳ c n i= (y i (cx i + d))(x i ) = n i= x i d = ȳ c n n i= x i En injectant la seconde équation dans la première, on trouve comme valeur de c. c = n i= (y i ȳ)x ( i ( n ) i= x4 i ( n ) ). n i= x i Exercice. (a) Moyennes marginales : x n = 5 et y n = 5. Variances marginales : s x = 4 et s y = 64. (b) Covariance : s xy =. Coefficient de corrélation : r = 3 4. (c) Equation de la droite de régression de y en x : y = 3x + 3. Exercice.3 (a) Moyennes marginales : x n = 77 9 78.555 et y n = 658 9 73.. Variances marginales : s x = 864 8 4.47 et s y = 34856 8 43.3. (remarque : tous ces résultats ont été obtenus sur base de l expression s x = n Σn i= x i x n) Covariance : s xy = 46 8 74.7. Coefficient de corrélation : r.56. Equation de la droite de régression de y en x : y = 359 454 x +.777x +.6. 54775 454 (b) Etant donné que la droite de régression permet de prédire ce qui va arriver dans le futur sur base des données existantes, et que la cote finale correspond à y et la cote de Nol à x, il suffit de calculer la valeur de y qui correspond à x = 85 dans la droite de régression. Ceci révèle que la cote de fin d année estimée équivaut à 78. Exercice.4 Prix moyen attendu (aux arrondis près) : en 996 : 7.7 et en 997 : 7.455. Remarquons qu ici on n a pas besoin de calculer la variance marginale de y étant donné que cette quantité ne joue aucun rôle dans l expression de la droite de régression.