Chapitre 8: La gestion des donn - PowerPoint PPT Presentation

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Chapitre 8: La gestion des donn

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Chapitre 8: La gestion des donn es Consulte les pages 366 et 367 pour les concepts et vocabulaire cl s Chapitre 8: Pr pare-toi Avant de commencer le chapitre 8, il ... – PowerPoint PPT presentation

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Title: Chapitre 8: La gestion des donn


1
Chapitre 8 La gestion des données
  • Consulte les pages 366 et 367 pour les concepts
    et vocabulaire clés

2
Chapitre 8 Prépare-toi
  • Avant de commencer le chapitre 8, il faut réviser
    ces concepts
  • Représenter des données
  • Les diagrammes à boîte et à moustaches
  • Les mesures de tendance centrale
  • Interpoler et Extrapoler des valeurs

3
8.1 Les diagrammes de dispersion
  • Statistique Canada collectionne et organise des
    données pour aider les Canadiens à mieux
    comprendre leur pays sa population, ses
    ressources, son économie, sa société et sa
    culture.

4
Les diagrammes de dispersion
  • Un diagramme de dispersion est un diagramme qui
    permet de représenter graphiquement des couples
    de données numériques.
  • Il sert à voir des relations entre deux
    variables.

5
La droite la mieux ajustée
  • La droite la mieux ajustée est la droite qui
    passe par les points représentés dans un
    diagramme de dispersion ou qui passe le plus près
    possible de ces points.

6
Une valeur aberrante
  • Une valeur aberrante est une donnée qui ne suit
    pas la régularité qui se dégage des autres
    données.
  • Cette donnée semble très à lécart de la plupart
    des données.

7
Interpoler des valeurs
  • Interpoler des valeurs veut dire lestimer des
    valeurs qui se trouvent entre des données connues.

8
Extrapoler des valeurs
  • Extrapoler des valeurs veut dire lestimer des
    valeurs qui se trouvent à lextérieur des données
    connues.

9
Les variables indépendantes
  • Dans une relation, la variable indépendante est
    la variable qui détermine la valeur de la
    variable dépendante.
  • Par exemple, avec la vitesse, distance/temps, le
    temps est la variable indépendante parce que la
    distance le dépend.
  • Dhabitude, la variable indépendante est x

10
Les variables dépendantes
  • Dans une relation, la variable dépendante est la
    variable dont la valeur est déterminée par la
    variable indépendante
  • Par exemple, avec la vitesse, distance/temps, la
    distance est la variable dépendante parce que la
    distance dépend sur le temps pour sa valeur.
  • Dhabitude, la variable dépendante est y

11
Les types des données
  • Il y a deux types
  1. des données continus
  2. des données discrètes

12
Des données continues
  • Si une variable peut représenter nimporte quel
    nombre réel, les données sont des données
    continus.
  • Quand les données sont rattachées ensemble pour
    former une droite, cela représente des données
    continues.
  • Un exemple des données continus est la
    température.

13
Des données discrètes
  • Si la variable ne peut pas être nimporte quel
    nombre réel (i.e. un nombre décimal), les données
    sont des données discrètes.
  • Quand les données ne sont pas rattachées
    ensemble, cela représente des données discrètes.
  • Un exemple des données discrètes sont comme le
    nombre des pages dans un livre.

14
Une corrélation 1
  • Pour mieux comprendre et mieux organiser les
    données, Statistique Canada trace des diagrammes
    de dispersion pour déterminer une corrélation
    entre deux variables.

15
Une corrélation 2
  • Une corrélation est la mesure de la dispersion
    des points autour dune droite dans un diagramme
    de dispersion (le degré de relation entre deux
    variables)

16
Les adjectifs dune corrélation
  • La corrélation entre 2 variables peuvent être
  • Forte
  • Faible
  • Positive
  • Négative
  • Nest pas apparente

17
Une corrélation forte
  • Si la plupart des points sont groupés autour
    dune droite, la corrélation est forte.

18
Une corrélation faible
  • Si les points sont dispersés, mais montrent une
    tendance générale, la corrélation est faible.

19
La corrélation positive
  • Une corrélation positive veut dire que la
    relation entre les variables est positive.
  • Par exemple, quand la variable indépendante
    augmente, la variable dépendante augmente alors
    la pente est positive (elle monte de gauche à
    droite)

20
La corrélation négative
  • Une corrélation négative veut dire que la
    relation entre les variables est négative.
  • Par exemple, quand la variable indépendante
    augmente, la variable dépendante diminue alors la
    pente est négative (elle descend de gauche à
    droite)

21
Une corrélation nest pas apparente
  • Si les points sont dispersés et ils ne montrent
    pas de tendance générale, il ny a pas de
    corrélation ou la corrélation nest pas
    apparente.

22
Une relation
  • Une relation est une régularité entre deux
    ensembles de nombres.
  • Une relation a relationship

23
Les types des relations
  • Avec la gestion des données, il y a 2 types de
    relations
  • Une relation linéaire (elle forme une ligne
    droite)
  • Une relation non linéaire (elle ne forme pas de
    ligne droite)

24
8.2 Analyser des données et faire des prévisions
  • Pour analyser les données, il est utile à
    représenter les données à laide dun diagramme
    de dispersion.
  • Puis, trace, à vue, la droite la mieux ajustée.

25
La qualité de lajustement de la droite
  • Une grille de corrélation est un guide pour
    indiquer de la qualité de lajustement de ta
    droite.

26
Une grille de corrélation
Corrélation La qualité de lajustement
1 Lajustement parfait sur une droite de pente positive.
Forte et positive La plupart des points sont groupés autour dune droite de pente positive.
Faible et positive Les points sont dispersés, mais montrent une tendance générale positive.
0 Aucune relation apparente.
Faible et négative Les points sont dispersés, mais montrent une tendance générale négative.
Forte et négative La plupart des points sont groupés autour dune droite de pente négative.
-1 Lajustement parfait sur une droite de pente négative.
27
8.3 Représenter des données
  • Voici 6 types de représenter des données (9ième
    année)
  1. Un diagramme de dispersion
  2. Un histogramme
  3. Un diagramme circulaire
  4. Un diagramme à tiges et à feuilles
  5. Un diagramme à boîte et à moustaches
  6. Un diagrammes à bandes

28
Un diagramme à bandes
  • Un diagramme à bandes est un diagramme qui
    représente des données à laide de bandes
    horizontales ou verticales.
  • Il sert à comparer des catégories.

29
Un diagramme circulaire
  • Un diagramme circulaire est un diagramme qui
    représente un ensemble de données par un cercle
    divisé en secteurs.
  • Il sert à comparer des catégories entre elles et
    à comparer chaque catégorie à lensemble complet.

30
Un diagramme à tiges et à feuilles
  • Un diagramme à tiges et à feuilles est une façon
    dorganiser des données numériques qui représente
    une partie de chaque nombre par une tige et
    lautre partie par une feuille.

31
Un histogramme
  • Un histogramme est un diagramme à bandes
    juxtaposés qui représente des données groupées
    par intervalles.

32
Un diagramme à boîte et à moustaches
  • Un diagramme à boîte et à moustaches est un
    diagramme qui indique la médiane et létendue
    dun ensemble de données numériques.

33
Le fonction des diagrammes à boîte et à moustaches
  • Un diagramme à boîte et à moustaches illustre la
    dispersion des données autour de la médiane dun
    ensemble de données.

34
Le vocabulaire des diagrammes à boîtes et à
moustaches
  • La boîte contient ou représente au moins 50 des
    données.
  • La plus petite valeur et la plus grande se
    nomment la valeur minimum et la valeur maximum
    respectivement.
  • Le quartile inférieur est la médiane de la moitié
    inférieure des données.
  • Le quartile supérieur est la médiane de la moitié
    supérieure des données.

35
Comment choisir la représentation la plus
appropriée
  • Le diagramme le plus approprié dépend du type de
    données que tu veux communiquer.

36
Les indices pour choisir la représentation
correcte 1
  • Les diagrammes à ligne brisée et les diagrammes
    de dispersion servent à analyser des tendances.
  • Les histogrammes, les diagrammes à boîte et à
    moustaches et les diagrammes à tiges et à
    feuilles servent à analyser létendue des
    données.

37
Les indices pour choisir la représentation
correcte 2
  • Les diagrammes à bandes et les diagrammes
    circulaire servent à comparer des catégories.

38
Les mesures de tendance centrale
  • Le mesure de tendance centrale est la valeur qui
    représente le centre dun ensemble de données.

39
Les types de mesure de tendance centrale
  • Il y a trois types de mesure de tendance
    centrale
  1. La moyenne
  2. La médiane
  3. Le mode

40
La moyenne
  • La moyenne est la somme des valeurs dun ensemble
    divisé par le nombre de valeurs dans lensemble.
  • Lavantage de la moyenne elle donne des
    renseignements sur la somme des valeurs.
  • Le désavantage de la moyenne les valeur
    aberrantes ont une incidence sur elle.

41
Le médiane
  • La médiane est la valeur du milieu quand les
    données dun ensemble sont placées par ordre
    croissant.
  • Lavantage de la médiane les valeurs aberrantes
    ont peu dincidence sur elle.
  • Le désavantage de la médiane elle ne fournit
    aucun renseignements sur la somme des valeurs.

42
Le mode
  • Le mode est la valeur la plus courante dans un
    ensemble de données.
  • Lavantage du mode il est facile à trouver dans
    des tableaux de fréquence, des diagrammes, des
    diagrammes à bandes ou des histogrammes.
  • Le désavantage du mode il peut changer
    énormément quand il y a ajout de nouvelles
    données.
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