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Comment interpréter le mode?
Mode : La valeur la plus fréquente d’une série statistique — C’est la (ou les) valeur(s) du caractère dont l’effectif est le plus grand. Exemple : le mode de la série {4 , 2, 4, 3, 2, 2} est 2 car il apparaît trois fois. 2 est la valeur qui a le plus grand nombre d’occurrences.
Quelles sont les caractéristiques de dispersion?
Les quatre paramètres de dispersion absolue les plus courants sont l’étendue, l’intervalle interquartiles, l’écart absolu moyen et l’écart type.
Comment estimer la dispersion?
L’étendue est la différence entre la valeur maximale et la valeur minimale du caractère statistique : xmax – xmin. Exemple : soit une série de mesures {8, 1, 2, 3, 7, 10, 9} ; la valeur maximale xmax est 10 et la valeur minimale xmin est 1. L’étendue de cette série statistique vaut donc 10-1 = 9.
Quelle est la dispersion de ces histogrammes?
Bien que ces histogrammes présentent à peu près le même centrage, certains sont plus larges que d’autres et leur dispersion est plus étendue. La dispersion plus étendue indique que ces machines remplissent les bocaux de façon moins régulière. Utilisez un test à 2 variances si vous disposez uniquement de deux groupes.
Quels sont les temps d’attente de l’histogramme?
La plupart des temps d’attente sont relativement courts, seuls certains sont longs. L’histogramme avec des données asymétriques à gauche représente des données de temps de défaillance. Quelques éléments rencontrent une défaillance immédiatement, mais pour bien plus d’entre eux, elle survient plus tard.
Comment fonctionne un histogramme?
Cela ressemble beaucoup à d’autres diagrammes à barres, mais il regroupe les nombres en plages basées sur vos déterminations. Par rapport aux autres types de graphiques, les histogrammes facilitent l’identification de différentes données, ainsi que de catégories et de fréquences d’apparition.
Comment déterminer le nombre de classes de l’histogramme?
Plus l’on dispose d’un nombre élevé de valeurs, plus l’interprétation sera aisée. La première opération est de déterminer le nombre de classes de l’histogramme. Généralement, dans le cadre d’une analyse de ce type, on utilise des classes de largeur identique. Le nombre de classes dépend du nombre de valeurs N dont on dispose.