La moyenne est l'indicateur le plus simple pour résumer l'information fournie par un ensemble de données statistiques : elle est égale à la somme de ces données divisée par leur nombre. Elle peut donc être calculée en ne connaissant que ces deux éléments, sans connaître toute la distribution.
La moyenne est l'un des outils les plus fréquemment utilisés pour décrire une série statistique. Elle est, pourtant, souvent peu représentative de la distribution effective des données étudiées. Il est alors utile d'inclure la médiane dans l'analyse.
La moyenne ou moyenne arithmétique d'une liste de nombres est la somme de ces nombres divisée par le nombre de termes. Par exemple : La moyenne de 1 ; 2 ; 3 ; 4 ; 5 est 3 ; La moyenne de 3 ; 89 ; 10 ; 42 est (3+89+10+42) /4=144/4=47.
Exemple 1 : Calculons la moyenne de la série des notes de Pierre : 4 • 9 • 12 • 13 • Somme des valeurs : 4 + 9 + 12 + 13 = 38 • Effectif total : 4 (il y a 4 valeurs) • Moyenne : 38 : 4 = 9,5 La moyenne de cette série est de 9,5. C'est comme si Pierre avait obtenu 4 fois la note 9,5.
La moyenne est utilisée pour des distributions normales, ayant un faible nombre de valeurs aberrantes. La médiane est généralement utilisée pour retourner la tendance centrale des distributions asymétriques.
La médiane est le point milieu d'un jeu de données, de sorte que 50 % des unités ont une valeur inférieure ou égale à la médiane et 50 % des unités ont une valeur supérieure ou égale. Dans un jeu de données de petite taille, il suffit de compter le nombre de valeurs (n) et de les ordonner en ordre croissant.
En mathématiques, la moyenne correspond à la somme des valeurs divisé par le nombre de valeurs. La médiane indique le point central d'un ensemble de valeurs, le partageant en deux parties, avec autant de valeurs en dessous et au-dessus de ce nombre.
L'écart-type est utile quand on compare la dispersion de deux ensembles de données de taille semblable qui ont approximativement la même moyenne. L'étalement des valeurs autour de la moyenne est moins important dans le cas d'un ensemble de données dont l'écart-type est plus petit.
La statistique est la discipline qui étudie des phénomènes à travers la collecte de données, leur traitement, leur analyse, l'interprétation des résultats et leur présentation afin de rendre ces données compréhensibles par tous.
L'écart-type ne peut pas être négatif. Un écart-type proche de 0 signifie que les valeurs sont très peu dispersées autour de la moyenne (représentée par la droite en pointillés). Plus les valeurs sont éloignées de la moyenne, plus l'écart-type est élevé.
La moyenne est l'indicateur le plus simple pour résumer l'information fournie par un ensemble de données statistiques : elle est égale à la somme de ces données divisée par leur nombre. Elle peut donc être calculée en ne connaissant que ces deux éléments, sans connaître toute la distribution.
Note égale à la moitié de la note maximale qui peut être attribuée à un devoir ou à une copie d'examen : Il a eu sa moyenne en français. 3. Note, niveau nécessaires pour être admis à un examen.
Ceci rend d'ailleurs possible son calcul lorsque seules sont connues les valeurs de la zone centrale. La valeur de la médiane rapprochée des autres caractéristiques de valeur centrale permet de préciser la forme de la distribution.
La moyenne est une grandeur qui, par sa valeur propre, tient le milieu entre différentes grandeurs de même ordre; h probable est une limite en deçà et au delà de laquelle les individualités classées par ordre de grandeur se trouvent en même nombre.
Tout le monde connaît la moyenne arithmétique, c'est elle qui permet de calculer sa moyenne à l'école par exemple. Elle consiste à diviser la somme des éléments par le nombre d'éléments.
Un écart type important indique que les données sont dispersées autour de la moyenne. Cela signifie qu'il y a beaucoup de variances dans les données observées. À l'inverse, plus les valeurs sont regroupées autour de la moyenne, plus l'écart type est faible.
La seule utilité des statistiques est de nous permettre de faire de meilleurs plans, de contrôler les résultats, de boucler notre budget.
Pourquoi étudier la statistique? La statistique est la science de l'information qui permet de dégager des modèles à partir de données. À titre de statisticien, vous savez vous servir de la théorie des probabilités pour prendre des décisions en contexte d'incertitude.
Une variance est toujours positive. La valeur d'une variance ne peut être interprétée que par comparaison à la valeur d'une norme ou d'une autre variance. Si une variance est nulle, cela veut dire que toutes les observations sont égales à la moyenne, ce qui implique qu'il n'y a aucune variation de celles-ci.
Plus la valeur du coefficient de variation est élevée, plus la dispersion autour de la moyenne est grande. Il est généralement exprimé en pourcentage. Sans unité, il permet la comparaison de distributions de valeurs dont les échelles de mesure ne sont pas comparables.
En divisant par N-1, on obtient un estimateur (ou une estimation) de la variance de la population, à partir de l'échantillon, supposé pris au hasard. On appelle cet estimateur la "variance d'échantillon" (d' et non de l' - signification différente).
Salaire tel que la moitié des salariés de la population considérée gagne moins et l'autre moitié gagne plus. Il se différencie du salaire moyen qui est la moyenne de l'ensemble des salaires de la population considérée.
La distribution est désaxée vers la droite; la moyenne est donc supérieure à la médiane. La médiane est une meilleure mesure de tendance centrale lorsque les distributions sont désaxées. Dans b) et c), la moyenne a été influencée par quelques valeurs faibles et d'autres élevées.
L'effectif corrigé ne se calcule que pour une série quantitative continue. (paramètre de position) on doit procéder à la correction des effectifs. L'effectif corrigé d'une classe est égal au rapport de l'effectif de la dite classe sur la largeur de la classe.