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Bonjour à tous ! Quelques petites question en maths 💚

 

- "Examiner l'étendue d'une distribution permet de repérer, le cas échéant, des valeurs aberrantes" (compté vrai) 

 

- "La connaissance de la distribution d'une variable quantitative permet d'en définir la médiane" (compté faux) 

 

Quelqu'un pourrait me justifier ces items svp je ne les comprends pas !! Merci d'avance ☺️

Posted (edited)

Salut @zazo!

- Alors pour ta première question, l'étendue de la distribution est définie par la xmax-xmin respectivement valeur maximum et valeur minimum. Les valeurs aberrantes, si elles existent, correspondent souvent à une de ces 2 valeurs donc tu trouveras soit une étendue trop grande (la majorité des cas), soit trop petite. D'ailleurs, il me semble que c'est mentionné dans le cours dans la diapo traitant de l'étendu.

- Pour la deuxième question, j'aurais par contre mis vrai, étant donné que la médiane est utilisée comme indicateur de tendance centrale pour distribution de variables quantitatives et qualitatives ordinales. Est-ce que la correction détaille la réponse? @Hypnos pourrais-tu confirmer stp?

Edited by Bryan
Posted

Super merci pour tes réponses @Bryan !! 

 

Pour le premier item j'avais mis faux parce que je me suis dit que si on ne connait pas la médiane ni la moyenne je ne voit pas comment on peut dire qu'une étendue est trop grande ? 

 

Pardon pour le deuxième item c'est bien compté vrai ! En fait je comprend pas qu'est ce que ça veut dire "connaitre la distribution d'une variable" c'est avoir un graphe ? ou un tableau de valeurs et d'effectif ?

  • Ancien Responsable Matière
Posted

Salut !

 

33 minutes ago, Bryan said:

@Hypnos pourrais-tu confirmer stp?

Oui c’est bien ça

 

20 minutes ago, zazo said:

Pardon pour le deuxième item c'est bien compté vrai ! En fait je comprend pas qu'est ce que ça veut dire "connaitre la distribution d'une variable" c'est avoir un graphe ? ou un tableau de valeurs et d'effectif ?

En effet, connaître le distribution d’une variable, c’est soit avoir l’expression de sa fonction de densité (si elle est continue), c’est-à-dire son graph, soit avoir l’expression de la probabilité comme pour les lois binomiales ou de poisson

 

à partir du moment où tu peux reconstituer la courbe, tu as la possibilité de déduire moyenne, médiane et écart-type 

 

est-ce plus clair ?

Posted
il y a 25 minutes, zazo a dit :

Pour le premier item j'avais mis faux parce que je me suis dit que si on ne connait pas la médiane ni la moyenne je ne voit pas comment on peut dire qu'une étendue est trop grande ? 

 

Merci @Hypnos pour tes réponses c'est super ! et pour cette question saurais tu m'éclairer ? 

  • Solution
Posted
il y a 6 minutes, zazo a dit :

Merci @Hypnos pour tes réponses c'est super ! et pour cette question saurais tu m'éclairer ?

Je pense (et ce n'est que mon avis) qu'il ne faut pas perdre de vue l'utilisation des statistiques. En général quand tu as l'étendue, c'est que tu as toutes les valeurs (sinon tu ne peux pas déterminer quelle valeur est minimale ou maximale), donc normalement tu connais la distribution de ta variable, donc les différents paramètres qui permettent de la caractériser (médiane, moyenne etc. quand c'est possible). De plus, en générale à quoi t'attendre. Un exemple classique est celui de la glycémie. Si tu mesures la glycémie chez plein de patients à jeun, ça devrait tourner entre 0,7g/L et 1,1g/L. Si tu as une étendue de 15g/L, c'est qu'il y a des valeurs aberrantes, soit une erreur de mesure, soit qu'un ou plusieurs patients vont vraiment mal. Donc tu vas exclure les données aberrantes (qui sont par exemple passés sous le radar de la sélection des sujets) en fonction de ce que tu cherches à caractériser (par exemple variabilité de la glycémie chez les patients sains etc.)

Après vu que c'est écrit dans le cours, c'est une chose à apprendre

étendue.JPG

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