Ajustements divers

On considère les deux séries d'observations :

$val30

Sachant que les lois et sont liées par une relation du type , calculer les paramètres et .


Effectif et fréquence

Voici les âges recensés dans une population à la suite d'une étude:

$val25

Compléter le tableau suivant $val35 Effectif Fréquence


Evolution en fonction du temps

Le pourcentage d'équipements encore en service à la date dans une entreprise suit le modèle suivant

où et sont deux constantes à estimer. Pour cela, on fait les observations suivantes :

$val19

La droite de régression de par rapport à a comme équation .


Facteur de progression du CA d'un hôtel

Une enquête du service commercial d'un hôtel auprès d'agences de voyages représentatives travaillant avec des établissements "deux étoiles" a permis de connaître l'évolution de la demande de nuitées des agences de voyages par rapport au prix proposé :

$val18

La droite de régression a comme équation .


Echantillon statistique : km et accident

Le tableau ci-dessous donne la répartition en effectifs de voitures particulières selon leur kilométrage (en milliers de km) et le nombre d'accidents déclarés :

$val41

Calculer le nombre moyen d'accidents, le kilométrage moyen, le mode des deux caractères, leur médiane. Calculer la covariance des deux caractères.


Nbres d'enfants VS type-logement

On étudie une population de $val15 ménages. Les deux caractères sont le nombre de pièces de logement (caractère ) et le nombre d'enfants du ménage (caractère ) :

$val53

Vous avez trouvé comme droites de régression linéaire

et .
En utilisant ces ajustements, donner une prévision pour le nombre de pièces du logement pour un ménage ayant $val49 $val56 et le nombre d'enfants d'un ménage vivant dans un logement de $val51 pièces (bien que ces ajustements linéaires ne semblent pas justifiés). .

Calcul de médiane (stat étalée) I

Soit la série statistique suivante

$val33

Le polygone des effectifs cumulés est le suivant: xrange $val7-7, $val13+10 yrange -50,$val20+10 $val32 hline $val7,0,black vline $val7,0,black $val17 $val18

On désire calculer sa médiane. Pour cela, on calcule

Que vaut alors la médiane ?

Calcul de médiane (stat étalée) II

Soit la série statistique suivante

$val33

On désire calculer sa médiane. Pour cela, on calcule

Que vaut alors la médiane ?

Médiane, résolution graphique

Le polygone des effectifs cumulés d'une série statistique est le suivant:

xrange $val7-10, $val13+10 yrange -50,$val23+10 $val41 hline $val7,0,black vline $val7,0,black $val20 $val21 $val28 $val29

Que vaut la médiane ?


Moyenne, médiane et mode

On a dessiné ci-dessous le graphe de la densité d'une loi avec en couleur sa moyenne, sa médiane et son mode

xrange $val40,$val41 yrange 0,$val42 parallel $val40,-$val44,$val40,$val44,($val41-$val40)/10,0,10,blue parallel $val40,-$val44/2,$val40,$val44/2,($val41-$val40)/50,0,50,grey $val39 hline 0,0,black

Quelles sont les couleurs des moyenne, médiane et mode ?


Ajustement de Pareto

On considère les observations suivantes sur deux variables aléatoires :

$val28

Sachant que les lois et sont liées par une relation du type , calculer les paramètres et .


Moyenne, Médiane et Effectifs cumulés

Voici les résultats d'une enquête sur le nombre d'heures passées devant la télévision par jour : $val18

Calculer pour cette série statistique la moyenne :

Combien ont passé moins de $val15 heures (au sens large) devant l'écran ?

Dans quelle classe se situe la médiane de la statistique ?

Le résultat de la moyenne sera donné avec une précision de (arrondi scientifique)