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c'est très joli Louisa
très bien fait avec les couleurs et tout 
je mettrais rien à la place des X
est-ce que ça se dit Variance par classe ?
Citation :
c'est la classe est toute seule on divise par 1
par contre pour la moyenne c'est pas la même
c'est la classe est toute seule on divise par 1
par contre pour la moyenne c'est pas la même
je ne comprends pas
je veux dire que quand tu calcules la variance pour une classe
on fait la distance au carré
et on divise par 1
mais la distance est calculée par rapport à l'ensemble des classes
donc je crois pas qu'on puisse l'appeler Variance par classe
ha d'accord tu as divisé par 7
alors c'est pas une variance
mais une partie de la variance
je sais pas comment l'appeler ?
mais si c'est bien
c'est le dernier titre de la dernière ligne que je regardais
je me demande si on a le droit de dire comme ça
ben variance partielle et le total c'est variance totale, ça serait bien, non ?
bon je vais pas refaire le monde des maths, j'invente là 
ben quand il manque quelque chose il faut l'inventer
en tout cas ton tableau est très utile
on voit où on va et on n'oublie rien
ça me semble logique qu'un total soit égal à l'ensemble des parties
Merci
je cherchais un truc pour intégrer l'écart-type dans le tableau, mais tout compte fait avec la variance
totale c'est pas très utile
Mais je vois pas bien comment pour que ça fasse pas fouillis
Déjà, dans la case variance, peut-être qu'il faudrait la formule
Et je pense aussi que dans chaque case de la colonne la plus à gauche, il faudrait des lettres avec indice
ça serait pas mal
on va pas mettre les formules dans le tableau à chaque fois
surtout les formules avec le grand Sigma
pour les indices il suffirait de numéroter les colonnes
et puis faut pas trop surcharger
sous peine d'embrouiller
Bonjour
je viens de voir Écart-type corrigé et Écart moyen, ça continue si loin l'étude des statistiques ?
ben on l'a déjà ça
ci c'est le centre
fi c'est la fréquence
xi et ni je ne sais plus
le i correspondant au numéro de la colonne
Citation :
je viens de voir Écart-type corrigé et Écart moyen, ça continue si loin l'étude des statistiques ?
je viens de voir Écart-type corrigé et Écart moyen, ça continue si loin l'étude des statistiques ?
j'en sais pas plus que toi
je vais essayer de m'informer
si j'ai quelque chose je te le dirais.
quelques idées en vrac
c'est de la copie, j'ai sélectionné des passages intéressants
l'écart type mesure la dispersion d'une série de valeurs autour de leur moyenne.
En statistiques, plus particulièrement en théorie des sondages, ainsi qu'en métrologie, l'écart type tente d'évaluer, à partir d'un échantillon soumis au hasard, la dispersion de la population tout entière. On distingue alors l'écart type empirique (biaisé) et l'écart type empirique corrigé dont la formule diffère de celle utilisée en probabilité.
l'écart-type, racine carrée de la variance, possède les mêmes dimensions physiques que la variable.
La statistique descriptive porte sur une population finie parfaitement connue.
La statistique mathématique porte au contraire sur une population infinie.
après ça se complique:
Par des calculs arithmétiques analogues à ceux qui sont effectués en statistique descriptive, il est possible de déduire de la réalisation de l'échantillon des estimations de la moyenne empirique et de la variance empirique qui sont elles-mêmes des variables aléatoires.
La moyenne empirique fournit une estimation sans biais de la moyenne de la loi de probabilité car son espérance est égale à cette dernière. Au contraire, la variance empirique fournit une estimation biaisée de la variance ; pour obtenir une estimation sans biais, il faut la multiplier par .
On note très souvent les statistiques variance empirique (S²) et variance empirique corrigée
( ou S'²) car l'écart type s'exprime comme la racine carrée de la variance.
Lorsque la moyenne est une estimation, c'est-à-dire que sa valeur exacte est inconnue (c'est par exemple le cas en physique expérimentale, où l'on n'a accès qu'à la moyenne des valeurs mesurées), l'écart type est donné sous une forme corrigée :
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
si j'ai bien compris:
il y a différentes façons de calculer l'écart type selon la loi rencontrée:
loi de Bernoulli, loi Binomiale, loi géométrique, loi uniforme sur un segment, loi exponentielle, ...
j'ai ai aucune idée
peut-être qu'un exemple précis sera plus parlant.
on connait pas la moyenne exacte
c'est tout ce que je sais.
je ne vois pas l'utilité de retirer 1
j'ai un exemple de J-P ici 
écart type et moyenne des écarts à la moyenne , pourquoi corriger l'écart type
un semblant d'explication:
c'est pas que l'explication est mauvaise, c'est parce que j'ai du mal à comprendre aussi:
Citation :
Comme l'écart type est une mesure d'éloignement de la moyenne, nous pouvons considérer celle-ci comme une mesure de précision.
Il arrive souvent que l'on utilise un échantillon pour évaluer cette précision. Plus la taille de notre échantillon sera importante, plus l'évaluation de cette précision sera bonne.
Selon le contexte de la recherche, on considère que l'évaluation de s est bonne si la taille de l'échantillon n > 20.
En fait, nous calculons un estimateur de la variance de la population en divisant la somme des carrés des écarts par "n - 1" plutôt que par n; c'est tout comme si on se disait que nous avons perdu un degré de liberté puisque nous ne connaissons pas s. Nous dirons que nous avons n - 1 degré de liberté.
Cet estimateur de s est souvent appelé l'écart type corrigé et noté par s.
Comme l'écart type est une mesure d'éloignement de la moyenne, nous pouvons considérer celle-ci comme une mesure de précision.
Il arrive souvent que l'on utilise un échantillon pour évaluer cette précision. Plus la taille de notre échantillon sera importante, plus l'évaluation de cette précision sera bonne.
Selon le contexte de la recherche, on considère que l'évaluation de s est bonne si la taille de l'échantillon n > 20.
En fait, nous calculons un estimateur de la variance de la population en divisant la somme des carrés des écarts par "n - 1" plutôt que par n; c'est tout comme si on se disait que nous avons perdu un degré de liberté puisque nous ne connaissons pas s. Nous dirons que nous avons n - 1 degré de liberté.
Cet estimateur de s est souvent appelé l'écart type corrigé et noté par s.
mais pourquoi retirer 1 puisqu'on dit que + la taille de l'échantillon est importante + l'évaluation de la précision sera bonne
bonne question
pourquoi faire (n-1) ?
parce que l'échantillon n'est jamais qu'un échantillon
il y a un manque de précision, et on fait une correction pour compenser.
pourquoi cette correction là ?
je suis pas capable de répondre.
Oui mais la correction n'est pas plus exacte à mon avis du moins
On en saura peut-être + un jour
Merci
l'interquartile j'ai déjà entendu parler
c'est la différence entre le premier et le troisième quartile
il y a aussi les centiles qui divisent les données triées en 100 parts égales
le coefficient de variation, je sais pas
Non, mais il faut mieux en rester à ce qu'on sait déjà, puis l'appliquer correctement, et ne pas aller
trop loin pour, par la suite, ne plus rien comprendre ou plutôt tout confondre