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Feat(2nd): cours et début des exercices
2023-02-19 12:13:15 +01:00

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Indicateurs statistiques
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:date: 2023-02-19
:modified: 2023-02-19
:authors: Benjamin Bertrand
:tags: Statistiques, Python
:category: 2nd
:summary: Indicateur de tendance centrale et de dispersion. Utilisation en programmation.
Éléments du programme
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Contenus:
- Indicateurs de tendance centrale dune série statistique: moyenne pondérée.
- Linéarité de la moyenne.
- Indicateurs de dispersion: écart interquartile, écart type
Compétences:
- Décrire verbalement les différences entre deux séries statistiques, en sappuyant sur des indicateurs ou sur des représentations graphiques données.
- Pour des données réelles ou issues dune simulation, lire et comprendre une fonction écrite en Python renvoyant la moyenne m, lécart type s, et la proportion déléments appartenant à [m - 2s,m + 2s].
Progression
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Le cours est donné au début du cours, mais n'est pas lu en plénière ni commenté. Il sera complété par les écrits des élèves sur la méthode pour calculer les indicateurs. Ces écrits d'élèves permettront d'écrire les algorithmes avant de les programmer.
.. image:: ./1B_indicateurs.pdf
:height: 200px
:alt: Définition des indicateurs
Étape 1: Indicateurs sur des données brutes
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Des données sur plusieurs cas similaires. Les élèves doivent calculer les indicateurs pour comparer les séries.
Explication du calcul de la moyenne et de la médiane en groupe.
Étape 2: Indicateurs sur des données regroupées par effectif
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Étape 3: Moyenne pondérée
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Exercice de moyenne de notes avec des pondérations différentes.
Il faut prévoir un ou deux exercices sur la Linéarité de la moyenne.
Étape 3: Programmation des indicateurs en Python
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