Statistiques Descriptives: Tendances Centrales

Somme des valeurs observées divisée par le nombre d'observations.

Représente le nombre total de valeurs dans un ensemble de données.

Représente chaque observation individuelle dans l'ensemble de données, indexée par i.

Additionner toutes les valeurs des observations et diviser le résultat par le nombre total d'observations.

Valeur du milieu d'un ensemble de données triées.

Valeur qui apparait le plus souvent.

Différence entre la plus grande et la plus petite valeur.

Valeurs qui divisent les données triées en quatre parties égales.

Série de valeurs classées en ordre croissant ou décroissant.

Valeur centrale de la série ordonnée.

Moyenne des deux valeurs centrales de la série ordonnée.

La moyenne est sensible aux valeurs très élevées ou très basses.

La moyenne ne reflète pas bien les données si les valeurs sont très différentes.

(N + 1) / 2, où N est le nombre d'observations.

Des statistiques qui décrivent le centre d'un ensemble de données.

La somme de toutes les valeurs divisée par le nombre total de valeurs.

Une distribution où la moyenne, la médiane et le mode sont égales.

Non sensible aux valeurs extrêmes, bonne pour les données asymétriques.

Difficile à utiliser dans les calculs, ne prend pas en compte toutes les données.

Non affecté par les valeurs aberrantes, bon pour les données hétérogènes.

Complexité dans les calculs, influence de la taille des intervalles.

Valeur la plus fréquente dans un échantillon, comme l'âge 10 dans la série 10, 10, 12, 20, 18

Mesure la dispersion des observations autour de la moyenne, en tenant compte de toutes les observations.

Racine carrée de la variance, mesure la dispersion des observations autour de la moyenne.

Somme des carrés des écarts à la moyenne, divisée par le nombre total d'observations.

Distance moyenne (en valeur absolue) séparant les observations de la moyenne.

Toujours égal à zéro.

Représentation graphique du poids d'une population d'enfants, montrant la fréquence de chaque poids.

Mesure la variabilité du poids des enfants autour du poids moyen.

Mesure de dispersion qui indique la variation moyenne des données autour de la moyenne. Il est calculé comme la racine carrée de la variance.

Mesure de dispersion qui indique la dispersion des données autour de la moyenne. Elle est calculée comme la moyenne des carrés des écarts de chaque valeur à la moyenne.

La variance est calculée en additionnant le carré de la différence entre chaque valeur et la moyenne, puis en divisant la somme par le nombre total de valeurs.

L'écart-type est la racine carrée de la variance. L'écart-type est exprimé dans la même unité que les données d'origine, tandis que la variance est exprimée dans l'unité au carré.

Un écart-type élevé indique une grande dispersion des données autour de la moyenne, tandis qu'un écart-type faible indique une petite dispersion des données.

Valeurs qui divisent un ensemble de données ordonnées en 100 parties égales. Le nième percentile représente la valeur en dessous de laquelle se situent n% des observations.

Percentiles qui divisent les données en dix parts égales. Le nième décile représente la valeur en dessous de laquelle se situent 10n% des observations.

La médiane correspond au 50e percentile et au deuxième quartile, ce qui signifie qu'elle divise les données en deux parties égales.

La différence entre le troisième quartile (Q3) et le premier quartile (Q1). Il représente la plage de 50% des données centrales.

Les quartiles sont calculés en utilisant la formule : Qn = (n(N+1) / 4)ième observation, où n est le numéro du quartile (1, 2 ou 3) et N est le nombre total d'observations.

Pour calculer le premier quartile (Q1), il faut d'abord trouver la position de la 5.25ième observation dans l'ensemble de données ordonnées.

Des mesures statistiques qui décrivent la position centrale d'un ensemble de données, comme la moyenne, la médiane et le mode.

Mesures statistiques qui décrivent la dispersion des données autour de la position centrale, comme l'écart-type, la variance et l'étendue.