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Statistiques
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:date: 2022-01-11
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:modified: 2022-01-11
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:authors: Camille Crespeau
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:tags: Statistiques, Programmation
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:category: 2nd
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:summary: Indicateurs statistiques et programmation.
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Programme
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Contenus :
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- Indicateurs de tendance centrale d’une série statistique : moyenne pondérée.
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- Linéarité de la moyenne.
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- Indicateurs de dispersion : écart interquartile, écart type
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Compétences :
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- Décrire verbalement les différences entre deux séries statistiques, en s’appuyant sur des indicateurs ou sur des représentations graphiques données.
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- Pour des données réelles ou issues d’une simulation, lire et comprendre une fonction écrite en Python renvoyant la moyenne m, l’écart type s, et la proportion d’éléments appartenant à [m - 2s,m + 2s].
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Étape 1 : Comparaison de séries statistiques à partir d'indicateurs de tendance centrale
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- rappel des indicateurs de tendance centrale vus au collège (médiane et moyenne)
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- introduction de la moyenne pondérée
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- introduction de la boucle FOR en Python
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- tracé de graphique
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Bilan : `Cours I - indicateurs de tendance centrale <./1B_indicateurs_tendance_centrale.pdf>`_
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.. image:: ./1B_indicateurs_tendance_centrale.pdf
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:alt: Bilan sur la moyenne et la médiane
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2 séances en salle informatique: `sujet du TP 1 (notebook) <./TP1_indicateurs.ipynb>`_
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- Séance 1 : parties 1, 2, 3 et 4 du tp python
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- BILAN : Cours I (on donnera le bilan à compléter entre les deux séances)
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- Séance 2 : partie 5 du tp python
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On pourra ramasser et évaluer les TPs à l'issue des deux séances
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Étape 2 : Comparaison de séries statistiques à partir d'indicateurs de dispersion
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- introduction de l'écart interquartile et de l'écart-type
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- introduction des fonctions Python
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- le tracé du graphe
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Bilan : `Cours II - indicateurs de dispersion <./2B_indicateurs_dispersion.pdf>`_
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.. image:: ./2B_indicateurs_dispersion.pdf
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:alt: Bilan sur les indicateurs de dispersion
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Étape 3 : Linéarité de la moyenne
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effet d'une transformation affine sur les différents indicateurs
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Bilan : Cours III - propriété de linéarité de la moyenne
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