Quartile

pourcentage des individus du groupe B la quantité mesurée est-elle dans la plage de normalité [120 ; 160] ? 2. Calculer les effectifs cumulés croissants de cette série. Compléter le tableau donné sur la feuille annexe. 3. Déterminer la médiane et les quartiles de cette série statistique. 4. Tracer le diagramme en boîtes de cette série sur la feuille annexe. Prendre pour extrémités le minimum et le maximum de la série. Partie C : Étude du groupe C Les données recueillies pour le groupe C ont été résumées

augmenteraient de 1,5% dès le 1er janvier 2011. LE REVENU DISPONIBLE EST DONC : Revenus primaires + revenus de transferts – les prélèvements sociaux 3. LES INEGALITES DE LA REPARTITION 4 INDICATEURS DISPERSION DES REVENUS (revenu médian, quartiles, déciles, centiles). 2. LA COURBE DE LORENZ (OU COURBE DE CONCENTRATION) p 114 : 1er décile = 4% de la masse totale des revenus disponibles… 3. LE COEFFICIENT DE GINI 0 = et 1 => l’ensemble des revenus détenu par 1 individu (résumé de la courbe de

valeurs centrales les plus communes : moyennes et écart-type (dispersion = étalement de la population autour de la moyenne si la courbe est normale) la mode (valeur la plus haute) la médiane (valeur coupant la population deux parties égales), le quartile, le décile, le centile. - De personnalité (conatifs lié au caractéristique du sujet au niveau de son estime de soi) : questionnaire de personnalité – on a un rectangle avec une échelle du plus bas au plus haut. ; tests projectifs. Pas de bonnes

33% (1/3), d=0,17 (1/6) q = 2,5 + (50%-33,33%)/0,17= 3,5 21/01/00 24/36 Méthodes quantitatives en Sociologie Université P ul Valéry Joël Quinqueton Boite à pattes (ou à moustaches) Montpellier III minimum 1er quartile médiane 21/01/00 25/36 3ème quartile maximum Méthodes quantitatives en Sociologie Université P ul Valéry Joël Quinqueton Notion d’espérance mathématique Montpellier III Exemple 1: lancer de pièce on lance la pièce (non pipée) un grand nombre de fois

enrichissement de données Les études Statistiques – Datamining et Géomarketing pour comprendre, agir    Constitution de Base de Données et exploitation des Données      Initiation aux concepts statistiques : moyenne, médiane, quartile, précision, corrélation, … Les Etudes Datamining Descriptives (typologie, segmentation RFM,…) et Prédictives permettant d’identifier l’appétence envers un Produit ( régression, réseau de neurones, …) Panorama des outils de Statistiques et de Gestion

que les actifs n’ont pas un revenu élevé et donc de ce fait leur part de consommation alimentaire est moindre. Le revenu personnel consacrer à la consommation alimentaire varie selon les sexes. en effet l’IMC des femmes appartenant au premier quartile de revenu est de 24.0 kg/M² c’est-à-dire que les femmes ayant le moins de revenue consomment 24.0 kg/M². on peut voir que le revenu des femmes augmente, plus le revenu des femmes augmente, plus leur IMC moyen baisse. Cela peut s’expliquer du fait

-10 -8 -6 -4 -2 0 Higher quartile Median Source : Economic Analysis by FactSet 4 2 4 6 Lowest quartile 8 10 12 quarters 23/10/2007 …que celui d’une bulle boursière Bursts of Stock Market Bubbles % change y/y 7% 6% GDP Growth 5% 4% 3% 2% 1% 0% -1% -2% -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 Highest quartile 2 4 Median 6 8 10 12 quarters Lowest quartile Source : Economic Analysis by FactSet

fréquence d’observation correspond à La moyenne La variance est Le carré de l’écart type Chasser l’intrus : Moyenne Médiane Mode Variance Si pour une distribution de notes sur 20 concernant 600 étudiants, le premier quartile est 9 et le troisième quartile est 13, il est possible d’affirmer (intrus) : Il y a 450 étudiants dont la note est supérieure à 9 Il y a 150 étudiants dont la note est inférieure à 9 Il y a 150 étudiants dont la note est comprise entre 9 et 13 Il y

certaine dimension. En marketing, il s’agira d’un classement de produit par ordre de préférence : échelle ordinale. Les opérations que l’on peut effectuer sur ces variables sont plus limitées qu’avec les précédentes. On peut calculer la médiane, le quartile, le décile. Ces limitations importantes expliquent que pour ces variables, la gamme de méthode d’analyse de données est très variable. les échelles nominales : On peut seulement identifier l’appartenance de l’objet à une classe. On exprime

pour l ensemble de leur cours | | | | | | | | | | | | | | | | | coefficient de variation | 64% | | | | | | | écart type | 1,3 | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | quartile 3 | 3 | au moins 75 % des étudiants utilisent au plus 3 fois l`ordinateur pour tous leurs cours | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | centile 60 | 2 | au 60% des étudiants utilisent au plus 2 fois l`ordinateur