Statistiques à deux variables
Fiche de révision · Mathématiques · Term
L'essentiel du cours
Chapitre 1 : Nuage de points et point moyen
Le point moyen G(\bar{x} ; \bar{y}) est le centre de gravité du nuage de points.
Chapitre 2 : Ajustement affine et moindres carrés
La droite des moindres carrés minimise la somme des carrés des écarts verticaux.
Chapitre 3 : Coefficient de corrélation linéaire
r est compris entre -1 et 1 : proche de 1 ou -1, le lien linéaire est fort.
Chapitre 4 : Prévisions et limites du modèle
L'extrapolation hors du domaine observé doit être utilisée avec prudence.
Teste-toi · 8 questions
1.Le point moyen d'un nuage de points a pour coordonnées :
- A.(moyenne de x ; moyenne de y)
- B.(maximum de x ; maximum de y)
- C.(médiane de x ; médiane de y)
- D.(minimum de x ; minimum de y)
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Réponse A : (moyenne de x ; moyenne de y)
Le point moyen G a pour coordonnées (\bar{x} ; \bar{y}), c'est-à-dire les moyennes arithmétiques des deux variables.
2.Un ajustement affine consiste à :
- A.supprimer les valeurs aberrantes
- B.calculer la médiane de la série
- C.approcher le nuage de points par une droite
- D.relier tous les points par des segments
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Réponse C : approcher le nuage de points par une droite
L'ajustement affine cherche une droite qui résume au mieux la tendance du nuage de points.
3.La méthode des moindres carrés minimise :
- A.la somme des carrés des écarts verticaux entre points et droite
- B.la somme des valeurs absolues des écarts
- C.le produit des écarts entre points et droite
- D.la somme des distances horizontales entre points et droite
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Réponse A : la somme des carrés des écarts verticaux entre points et droite
La droite des moindres carrés minimise la somme des carrés des écarts verticaux entre les points observés et la droite d'ajustement.
4.Si le coefficient de corrélation linéaire r = -0,95, on peut dire que :
- A.la corrélation est positive forte
- B.il n'y a aucune corrélation
- C.la relation est parabolique
- D.la corrélation est négative forte
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Réponse D : la corrélation est négative forte
Un r proche de -1 indique un lien linéaire fort et négatif : quand x augmente, y a tendance à diminuer.
5.Le coefficient de corrélation linéaire r est toujours compris entre :
- A.-∞ et +∞
- B.0 et 100
- C.-1 et 1
- D.0 et 1
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Réponse C : -1 et 1
Par construction, le coefficient de corrélation linéaire est un nombre sans unité compris entre -1 et 1.
6.Pour une droite d'ajustement y = 1,8x + 12, une estimation de y pour x = 20 est :
- A.24
- B.36
- C.48
- D.32
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Réponse C : 48
On remplace x par 20 : 1,8 × 20 + 12 = 36 + 12 = 48.
7.Une extrapolation est :
- A.le calcul de la covariance
- B.le calcul de la moyenne des x
- C.une estimation hors de l'intervalle des données observées
- D.une estimation dans l'intervalle des données observées
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Réponse C : une estimation hors de l'intervalle des données observées
L'extrapolation consiste à utiliser le modèle pour une valeur de x située en dehors du domaine observé, ce qui peut être risqué.
8.Si le coefficient directeur a de la droite d'ajustement vaut 2,5, cela signifie que :
- A.x augmente de 2,5 quand y augmente de 1
- B.y augmente de 2,5 quand x augmente de 1
- C.il n'y a aucun lien entre x et y
- D.y diminue de 2,5 quand x augmente de 1
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Réponse B : y augmente de 2,5 quand x augmente de 1
Le coefficient directeur indique la variation moyenne de y lorsque x augmente d'une unité. Ici, y augmente de 2,5 en moyenne.