Indicateurs statistiques

Éléments du programme

Contenus:

  • Indicateurs de tendance centrale d'une série statistique: moyenne pondérée.
  • Linéarité de la moyenne.
  • Indicateurs de dispersion: écart interquartile, écart type

Compétences:

  • Décrire verbalement les différences entre deux séries statistiques, en s'appuyant sur des indicateurs ou sur des représentations graphiques données.
  • Pour des données réelles ou issues d'une simulation, lire et comprendre une fonction écrite en Python renvoyant la moyenne m, l'écart type s, et la proportion d'éléments appartenant à [m - 2s,m + 2s].

Documents

Plan de travail

Plan de travail

Solutions des exercices

Solutions des exercices

Cours 1: Description des données

Description des données

Cours 2: Indicateurs de tendance centrale

Indicateurs de tendance centrale

Cours 3: Indicateurs de dispersion

Indicateurs de dispersion

Progression

Le cours est donné au début du cours, mais n'est pas lu en plénière ni commenté. Il sera complété par les écrits des élèves sur la méthode pour calculer les indicateurs. Ces écrits d'élèves permettront d'écrire les algorithmes avant de les programmer.

Étape 1: Indicateurs sur des données brutes

Des données sur plusieurs cas similaires. Les élèves doivent calculer les indicateurs pour comparer les séries.

Explication du calcul de la moyenne et de la médiane en groupe.

Étape 2: Indicateurs sur des données regroupées par effectif

Étape 3: Moyenne pondérée

Exercice de moyenne de notes avec des pondérations différentes.

Il faut prévoir un ou deux exercices sur la linéarité de la moyenne.

Étape 4: Programmation des indicateurs en Python

Posté le Thu 30 April 2026 (modifié le Tue 07 April 2026) dans 2nd