Statistique Descriptive by I3CSR5U

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									Statistique Descriptive



        1-613-96
    Présentation de l’enseignant
   Nabil Saimi
      Chargé de cours( Méthodes quantitatives )
      Service de l’enseignement des méthodes
        quantitatives de gestion
      Local 4.808
      Disponibilité pour la session Hiv-05:
         Lundi: 13h-15h
      Téléphone: 340-6000 #2476
      Adresse électronique: nabil.saimi@hec.ca
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La question???
   Pourquoi un cours de statistiques dans un
    programme en administration des
    affaires?
    La résolution d’un grand nombre de problèmes en gestion
    (gestion de la production, finance, comptabilité,…) fait appel
    à une compréhension de la variabilité ainsi qu’à une
    connaissance des outils descriptifs et analytiques reliés à la
    variabilité.
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    Plan du cours
   Présenter les principaux outils de la statistique descriptive pour
    des variables statistiques à une et à deux dimensions.

   Initier l’étudiant à l’utilisation du logiciel statistique MINITAB pour
    produire les principaux outils de la statistique descriptive pour
    des variables statistiques à une et à deux dimensions.

   Interpréter les principaux tableaux, graphiques, paramètres et
    caractéristiques de la distribution d’une variable statistique et de
    la relation entre deux variables statistiques.

   Faire ressortir d’un ensemble de données les caractéristiques
    intéressantes pour un gestionnaire.
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Évaluation
   Un devoir comptant pour 30% de la note globale. Le
    devoir peut se faire en équipe de 4 personnes du même
    groupe au maximum. Aucun retard ne sera toléré lors de
    la remise du devoir. Date de remise: Mardi le 26 avril
    avant 17h00

   Un examen final comptant pour 70% de la note globale.
    Toute documentation sera permise et l’ordinateur portatif,
    le logiciel Minitab 12 (version étudiante) ou Excel seront
    requis pour compléter l’examen. Une partie de celui-ci
    évaluera la capacité de l’étudiant à manipuler et analyser
    correctement les données d'un fichier qui sera disponible
    sur le site du cours. Date: le 02/05/2005


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L’organisation du cours
   8 séances de 1h15’.
   2 TP
   Initiation à Minitab:
     • Quand? le 17 mars 2005 de 15h à 16h30
     • Comment? S’inscrire via le site:
http://web.hec.ca/virtuose/applications/mat
  h_inscription/etudiants/ident_etud.cfm

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La ressource principale
   Jean-Pierre BÉLISLE, (Hiver 1999). Statistique
    descriptive. Manuel électronique, École des Hautes
    Études Commerciales.http://www.hec.ca/pages/jean-
    pierre.belisle/161396

   Jean-Pierre BÉLISLE, (Hiver 1999). La description des
    données avec MINITAB. Guide électronique, École des
    Hautes Études Commerciales,
    http://www.hec.ca/pages/jean-pierre.belisle/161396.

   MINITAB inc., (1998). Meet MINITAB : Student Version,
    Release 12. Manuel électronique inclus avec le logiciel.
   Chapitre1: p.1.2 à 1.18 et 1.20 à 1.26


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La démarche statistique
   La collecte de données
   Statistique descriptive
   Statistique inférentielle
   Probabilités
   Analyse des décisions




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But de la statistique descriptive
   But : présenter les données pour que l'on puisse
    en prendre connaissance facilement. Consiste
    en des représentations des données sous forme
    de tableaux, de graphiques et d’indicateurs ou
    résumés numériques.
   peut concerner :
     • une variable à la fois : statistique à une dimension
     • deux variables à la fois : statistique à deux
         dimensions
     •   plus de deux variables à la fois : statistique
         multidimensionnelle

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Les définitions de base

   Population et individus
   Variables et modalités
   Types de variables
   Échantillon
   But d'une étude statistique



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Population et individus
   Individu ou unité statistique
     •   Une unité distincte chez laquelle on peut observer une
         ou plusieurs caractéristiques données.
   Population
     •   Ensemble des individus (ou unités statistiques ) pour
         lequel on considère une ou plusieurs caractéristiques
   Échantillon
     •   C’est un sous-ensemble de la population.




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Variables et modalités
   Une variable (ou caractère) est une
    caractéristique que possèdent tous les
    individus de la population. Elle doit être
    définie et mesurée de la même façon pour
    chacun d’eux. Exemple: Âge, sexe, taille ou
    encore opinion sur un sujet donné.
   On appelle modalités les différentes
    possibilités que peut présenter un caractère.
    Exemple, la variable sexe présente deux
    modalités: féminin ou masculin.

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Les échelles de mesure:
   Définit la règle à utiliser pour affecter
    une valeur numérique de la variable
    étudiée. Elle est caractérisée par son
    unité, son origine et son orientation.
   Unité: dollar, mètre, …
   Origine: zéro absolu ou arbitraire.
   Orientation: avec ou sans signification.

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Les échelles de mesure:
   On distingue quatre type d’échelle:
     •   Nominale: ni l’unité, ni l’origine, ni l’orientation n’ont de
         signification. Exemple: Sexe, couleurs des yeux, lieu
         de résidence.
     •   Ordinale: Orientation a une signification. Exemple:
         préférences,…
     •   D’intervalle: Orientation et l’unité ont une signification.
         Exemple: échelles de température Fahrenheit et Celsius
     •   De rapport: l’unité, l’origine et l’orientation ont une
         signification. Exemple: l’échelle de température Kelvin,
         surface d’un terrain,…
   Exemple

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Variable qualitative et
quantitative
   Variable qualitative: Ne peut être mesurée que
    par une échelle nominale ou ordinale.
   Variable quantitative: Mesurée soit par une
    échelle d’intervalle ou de rapport.
   On distingue deux types de variables
    quantitative :
     •                    la variable quantitative discrète:
     •                    la variable quantitative continue



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Exemple de variable qualitative

     • Population : les résidents d'Outremont (1986)
     • Unité statistique : un résident
     • Variable :
         X: la langue maternelle d'un résident
     •   Valeurs : Français , Anglais , Grec , Autres .




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Variable quantitative discrète

   Ses valeurs a priori sont des nombres
    isolés les uns des autres.




        Image géométrique :


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Exemple de variable discrète

   Population : les ménages de la ville de
    Montréal
   Unité statistique : un ménage
   Variable étudiée :
    X : le nombre d'individus dans le
    ménage
   Valeurs : xi = 1 , 2 , 3 , 4 , ... , 11 . (Valeurs
    observées)


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Variable quantitative continue

      Ses valeurs a priori ne peuvent être isolées.
      Les valeurs se situent donc dans des
       intervalles de la droite réelle.




      Image géométrique :




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Exemple de variable continue

   Population : les modèles automobiles
    sur le marché canadien
   Unité statistique : un modèle de voiture
   Variable étudiée :
    X : la consommation en litres sur 100
    km (urbain)
   Valeurs : x  [5 , 6) ou [6 , 7) ou ... ou
    [22 , 23)
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Les variables en résumé



                          Variables statistiques


   Variables qualitatives              Variables quantitatives

                          Variables discrètes        Variables continues




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