Séries statistiques à une et deux variables

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Les statistiques à une variable, étudiées en classe de première, permettent de chiffrer une situation, en calculant la moyenne, l'écart type, la médiane, les quartiles, etc. Elles permettent aussi de donner des représentations graphiques des données : diagrammes en bâtons, circulaires ou en boîtes, histogrammes, etc.
En considérant deux variables on peut observer s'il y a une corrélation entre elles : le volume des ventes d'un produit dépend de son prix, la température dépend de l'altitude, etc.
Lorsque l'une des variables est le temps, on dit que la série est chronologique. Une telle série permet, par exemple, d'estimer le chiffre d'affaires ou le bénéfice d'une entreprise à une date donnée future.

1. Comment calculer la moyenne et l'écart type ?

Du tableau statistique suivant :

Valeurs de la variable	x₁	…	x_i	…	Total
Effectifs	n₁	…	n_i	…	N

On déduit :

la moyenne : $\bar{x}=\frac{n_{1}\times{x_{1}}+\ldots+n_{i}\times{x_{i}}+\ldots}{N}$ , soit $\bar{x}=\frac{\Sigma{n_{i}x_{i}}}{N}$ ;
la variance : $V=\frac{\Sigma{n_{i}\times(\bar{x}-x_{i})^{2}}}{N}$ ou encore, $V=\frac{\Sigma{n_{i}x_{i}^{2}}}{N}-\bar{x}^{2}$ ;
l'écart type : $\sigma=\sqrt{V}$ .

La variance est la moyenne des carrés des écarts à la moyenne. Plus la variance est petite et plus la série est homogène, plus elle est grande et plus la série est hétérogène.
La moyenne est représentative si :

l'intervalle [ $\bar{x}-\sigma\,;\,\bar{x}+\sigma$ ] contient plus des deux-tiers de l'effectif,
l'intervalle [ $\bar{x}-2\sigma\,;\,\bar{x}+2\sigma$ ], plus de 95 %,
et l'intervalle [ $\bar{x}-3\sigma\,;\,\bar{x}+3\sigma$ ], plus de 99 %.

Exercice n°1 Exercice n°2

2. Comment réaliser un diagramme en boîte ?

Un diagramme en boîte est un segment gradué dont les extrémités correspondent aux valeurs extrêmes de la série. On y reporte la médiane et les deux autres quartiles.
La médiane est la valeur m de la variable qui partage la série en deux séries de même effectif :

si l'effectif n est impair alors la médiane a le rang $\frac{n+1}{2}$ ;
si l'effectif est pair, la médiane est la moyenne des valeurs de rangs $\frac{n}{2}$ et $\frac{n}{2}+1$ .

Le quartile Q₁ se situe au quart de l'effectif et le quartile Q₃ aux trois-quarts.
La longueur Q₁Q₃ s'appelle l'intervalle interquartile.
On peut résumer la position de la médiane et des deux autres quartiles sur un diagramme en boîte, ou boîte à moustaches.

Zoom

3. Comment calculer le point moyen d'un nuage de points ?

Du tableau statistique suivant :

Valeurs de la première variable	x₁	…	x_i	…	x_n
Valeurs de la seconde variable	y₁	…	y_i	…	y_n

On déduit :

par le dessin : le nuage de points M(x_i ; y_i) ;
par le calcul : le point moyen $\mathrm{G}\,(\bar{x}\,;\,\bar{y})$
avec $\bar{x}=\frac{\Sigma{x_{i}}}{n}$ et $\bar{y}=\frac{\Sigma{y_{i}}}{n}$ .

L'abscisse du point moyen est la moyenne des abscisses des points du nuage et son ordonnée, la moyenne de leurs ordonnées.
Exercice n°3

4. Comment déterminer la droite de régression linéaire ?

La droite de régression linéaire de y en x est la droite qui passe le plus près des points du nuage.
Avec la calculatrice, on obtient son équation en entrant les valeurs de la première variable en liste 1 et les valeurs de la seconde en liste 2. On sélectionne alors la fonction « linreg ».
Trois éléments s'affichent : le coefficient directeur a, l'ordonnée à l'origine b et le coefficient de corrélation linéaire r.
Le coefficient r indique si les points M(x_i ; y_i) sont suffisamment proches de l'alignement pour assimiler le nuage de points à une droite.
On choisit généralement pour condition : −1 inférieur ou égal

r < −0,9 ou 0,9 < r inférieur ou égal

1.
Si la condition est vérifiée, on peut utiliser la fonction affine associée à la droite de régression linéaire pour estimer la valeur y correspondant à une valeur quelconque x.
Exercice n°4 Exercice n°5 Exercice n°6

À retenir

• Séries statistiques à une variable
Moyenne : $\bar{x} = \frac{{n_1\times x_1+ ... + n_i\times x_i+ ...}}{N}$ , soit $\bar{x} = \frac{{\sum {n_i x_i } }}{N}$ .
Variance : $V = \frac{\sum {n_i \times(\bar{x}- x_i )} }{N}$ ou encore, $V = \frac{\sum {n_i x_i}}{N} - \bar{x}^2$ .
Écart type : $\sigma=\sqrt{V}$ .
La médiane est la valeur m de la variable, qui partage la série en deux séries de même effectif.
Le premier quartile Q₁ se situe au quart de l'effectif et le troisième quartile Q₃ aux trois-quarts. La longueur Q₁Q₃ s'appelle l'intervalle interquartiles.

• Séries statistiques à deux variables
Point moyen du nuage : G $(\bar{x}\,;\,\bar{y})$ avec $\bar{x} = \frac{\sum {x_i }}{N}$ et $\bar{y} = \frac{\sum {y_i }}{N}$ .
La droite de régression linéaire est la droite qui passe le plus près des points du nuage. (La calculatrice donne son équation en entrant les valeurs de la première variable en liste 1 et les valeurs de la seconde en liste 2, puis en utilisant la fonction « linreg ».)
Le coefficient de corrélation linéaire, indiqué par la calculatrice, doit-être le plus proche possible de −1 ou 1 (valeurs qui correspondent à l'alignement parfait des points du nuage).