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Statistiques
Déterminer une moyenne, une variance et un écart type - Exercice 3
10 min
20
On donne la série suivante :
Question 1
Calculer la moyenne de cette série.
Correction
La moyenne d'une série statistique est le réel, noté
x
‾
\overline{x}
x
, tel que :
x
‾
=
n
1
x
1
+
n
2
x
2
+
n
3
x
3
+
…
+
n
p
x
p
N
\overline{x}=\frac{n_{1} x_{1} +n_{2} x_{2} +n_{3} x_{3} +\ldots +n_{p} x_{p} }{N}
x
=
N
n
1
x
1
+
n
2
x
2
+
n
3
x
3
+
…
+
n
p
x
p
Il vient alors que :
x
‾
=
0
×
0
,
2
+
1
×
0
,
2
+
2
×
0
,
1
+
3
×
0
,
4
+
4
×
0
,
1
0
,
2
+
0
,
2
+
0
,
1
+
0
,
4
+
0
,
1
\overline{x}=\frac{0\times 0,2+1\times 0,2+2\times 0,1+3\times 0,4+4\times 0,1}{0,2+0,2+0,1+0,4+0,1}
x
=
0
,
2
+
0
,
2
+
0
,
1
+
0
,
4
+
0
,
1
0
×
0
,
2
+
1
×
0
,
2
+
2
×
0
,
1
+
3
×
0
,
4
+
4
×
0
,
1
x
‾
=
2
1
\overline{x}=\frac{2}{1}
x
=
1
2
x
‾
=
2
\overline{x}=2
x
=
2
.
Question 2
Calculer la variance et l'écart type de cette série.
Correction
La variance d'une série statistique est le réel, noté
V
V
V
, tel que :
V
=
n
1
(
x
1
−
x
‾
)
2
+
n
2
(
x
2
−
x
‾
)
2
+
n
3
(
x
3
−
x
‾
)
2
+
…
+
n
p
(
x
p
−
x
‾
)
2
N
V=\frac{n_{1} \left(x_{1} -\overline{x}\right)^{2} +n_{2} \left(x_{2} -\overline{x}\right)^{2} +n_{3} \left(x_{3} -\overline{x}\right)^{2} +\ldots +n_{p} \left(x_{p} -\overline{x}\right)^{2} }{N}
V
=
N
n
1
(
x
1
−
x
)
2
+
n
2
(
x
2
−
x
)
2
+
n
3
(
x
3
−
x
)
2
+
…
+
n
p
(
x
p
−
x
)
2
Il en résulte que :
V
=
(
0
−
2
)
2
×
0
,
2
+
(
1
−
2
)
2
×
0
,
2
+
(
2
−
2
)
2
×
0
,
1
+
(
3
−
2
)
2
×
0
,
4
+
(
4
−
2
)
2
×
0
,
1
0
,
2
+
0
,
2
+
0
,
1
+
0
,
4
+
0
,
1
V=\frac{\left(0-2\right)^{2} \times 0,2+\left(1-2\right)^{2} \times 0,2+\left(2-2\right)^{2} \times 0,1+\left(3-2\right)^{2} \times 0,4+\left(4-2\right)^{2} \times 0,1}{0,2+0,2+0,1+0,4+0,1}
V
=
0
,
2
+
0
,
2
+
0
,
1
+
0
,
4
+
0
,
1
(
0
−
2
)
2
×
0
,
2
+
(
1
−
2
)
2
×
0
,
2
+
(
2
−
2
)
2
×
0
,
1
+
(
3
−
2
)
2
×
0
,
4
+
(
4
−
2
)
2
×
0
,
1
V
=
1
,
8
1
V=\frac{1,8}{1}
V
=
1
1
,
8
V
=
1
,
8
V=1,8
V
=
1
,
8
.
La racine carrée de la variance est l'écart type de cette série. On note
σ
\sigma
σ
l'écart type.
σ
=
V
\sigma =\sqrt{V}
σ
=
V
σ
=
1
,
8
\sigma =\sqrt{1,8 }
σ
=
1
,
8
σ
≈
1
,
34
\sigma \approx1,34
σ
≈
1
,
34
arrondi à
1
0
−
2
10^{-2}
1
0
−
2
près.