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Questions and Answers
Combien d'élèves ont un QI inférieur à 85 dans un échantillon de 1000 élèves ?
Combien d'élèves ont un QI inférieur à 85 dans un échantillon de 1000 élèves ?
Quels pourcentages d'élèves ont un QI compris entre 100 et 115 ?
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Parmi 1000 élèves, combien ont un QI supérieur à 145 ?
Parmi 1000 élèves, combien ont un QI supérieur à 145 ?
Quel est l'écart-type d'une distribution normale où la moyenne est de 10 ?
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Quelle est la proportion d'élèves ayant un QI entre 85 et 115 ?
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Quel serait le nombre d'observations supérieures à la moyenne dans un échantillon de 100 observations ayant une moyenne de 10 ?
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Combien d'élèves ont un QI entre 115 et 130 dans un échantillon de 1000 élèves ?
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À quoi servent les valeurs étalons Z dans les distributions normales ?
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Quelle est la proportion des observations se situant à ou sous Z = -0,26 ?
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Quelle valeur Z a une densité correspondante de 0,9772 dans le Tableau 5.2 ?
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Comment calcule-t-on la proportion d'observations sous une certaine valeur Z ?
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Quelle est la densité de la performance correspondant à Z = 1,74 ?
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Quel percentile correspond à une valeur Z de -2,00 ?
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Quelle proportion des observations se trouve à la moyenne ou au-dessous de celle-ci ?
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Quelle proportion d'observations se trouve sous Z = 3,00 ?
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Quelle est la densité des observations à Z = 1,0 ou en dessous ?
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Quel est le signe des valeurs étalons Z pour les observations situées en dessous de la moyenne ?
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Quelle est la densité pour Z = 0,70 selon le Tableau 5.2 ?
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Qui a observé que la taille des recrues françaises suit une distribution en forme de cloche ?
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Quel est le percentile associé à Z = 0,06 ?
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Que signifie une valeur Z maximale de +4 dans un tableau de densité ?
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Quelle est l'autre appellation pour la distribution normale ?
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Si une observation est à Z = 0, que peut-on affirmer à propos de la proportion des observations ?
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Pourquoi la distribution normale est-elle considérée comme 'habituelle' ?
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Que représente la valeur 0,5239 dans le contexte des observations à Z = 0,06 ?
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Quel rôle joue la distribution normale en statistiques ?
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Quel type de courbe représente la distribution normale ?
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Dans une distribution normale, quel pourcentage des observations se trouvent de chaque côté de la moyenne ?
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Quelle caractéristique a été remarquée par Quételet concernant la distribution des tailles ?
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Quel est l'indice de Z pour la moyenne dans une distribution normale ?
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Comment Quételet a-t-il expliqué la ressemblante des distributions entre soldats français et écossais ?
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Quel est l'impact principal de la compréhension de la distribution normale en statistiques ?
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Quel pourcentage des observations se situe entre la moyenne et un écart-type au-dessus de la moyenne dans une distribution normale?
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Dans une distribution normale, quelle est la relation entre la médiane et la moyenne?
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Quelle observation est correcte concernant la distribution normale et les valeurs extrêmes?
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Quel est le pourcentage des observations qui se situent au-delà de +2 écarts types dans une distribution normale?
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La densité sous une courbe qui est leptocurtique peut-elle être identique à celle de la distribution normale?
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Quel est le pourcentage d'observations entre +1 et +2 écarts types dans une distribution normale?
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Qu'est-ce qui arrive à la densité des observations lorsque l'on s'éloigne de la moyenne dans une distribution normale?
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Quel est le rôle des valeurs étalons Z dans une distribution normale?
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Study Notes
La distribution normale
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Adolphe Quételet a observé que la distribution des tailles des soldats français ressemblait à celle du tour de poitrine des soldats écossais, suggérant une distribution "normale"
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Carl Friedrich Gauss a expliqué pourquoi cette distribution est si courante, elle est donc appelée distribution normale ou distribution gaussienne
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La distribution normale est une distribution unimodale, symétrique et en forme de cloche
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La médiane et la moyenne sont égales dans une distribution normale.
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La densité des observations est la proportion d’observations qui se trouvent à un certain point de la distribution.
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Dans une distribution normale, la densité des observations diminue à mesure que l’on s’éloigne de la moyenne.
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La Figure 5.4 montre que 34,13% des observations se situent entre la moyenne et un écart-type au-dessus de la moyenne.
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13,59% des observations se situent entre +1 et +2 écarts-types de la moyenne.
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2,15% des observations se situent entre +2 et +3 écarts-types.
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0,13% des observations se situent au-delà de +3 écarts-types de la moyenne.
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La conversion des valeurs étalons Z ("z-scores") en percentiles permet de déterminer la position relative des observations.
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Si on a une valeur Z = 0,0, on peut trouver dans le Tableau 5.2 que 50% des observations se trouvent à cette valeur ou en dessous.
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Si on veut connaître la densité des observations se situant à Z = 1,0 ou en dessous, on trouve dans le Tableau 5.2 que 84,13% des observations se trouvent à cette valeur ou en dessous.
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Le rang percentile d’une valeur Z est la proportion d’observations qui se trouvent à cette valeur ou en dessous.
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Pour les valeurs Z négatives, on soustrait la densité du tableau de 1,0 pour obtenir la proportion des observations se situant à cette valeur ou en dessous. ### Quiz rapide 5.2
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Une distribution unimodale, symétrique et leptocurtique a une concentration plus élevée d'observations au centre par rapport à une distribution normale.
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La densité serait donc différente de celle de la Figure 5.4.
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Une distribution leptocurtique a une plus grande densité au centre et de plus longues queues.
### Quiz rapide 5.4
- Si la moyenne est 10 et l’écart-type est 2, environ 50 observations sur 100 seront supérieures à la moyenne.
- Approximativement 34 observations se trouveront entre 10 et 14 (de 10 à 12, on a 34% des observations et de 12 à 14 on a 13,6%).
- Environ 2,28% des observations sont inférieures à 8 (la valeur 8 est à 2 écarts-types de la moyenne).
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Description
Ce quiz explore les concepts fondamentaux de la distribution normale, y compris son histoire, ses caractéristiques, et la signification des écarts-types. Apprenez comment la distribution gaussienne s'applique aux données et pourquoi elle est si largement utilisée en statistiques. Testez vos connaissances sur la densité des observations et leur interprétation dans le cadre des statistiques.