su me du Cours de Statistique Descriptive Yves Till ‘ e 18 janvier 2008 Objectif et moyens Objectifs du cours Apprendre les princi univari ee et bivari Etre capable de mettre en or 133 Sni* to View Stique descriptive de mani ere appropri’ ee dans un contexte donn e. capable d’utiliser les commandes de base du Language R. Pouvoir appliquer les techniques de statistiques descriptives au moyen du language R. Dodge Y. (2003), Premiers pas en statistique, Springer. ements de statistique, Editions de universit e libre de Bruxelles/Ellipses. Droesbeke J. -J. (1997), El Moyens – 2 heures de cours par semaine. heures de TP par semaine, r•epartis en TP th eoriques et S erie statistique 1. 2 Variable qualitative nominale . 1. 2. 1 Effectifs, fr’ equences et tableau statistique . 1. 2. 2 Diagramme en secteurs et diagramme en barres 1. 3 Variable qualitative ordinale . 1. 3. 1 Le tableau statistique 1. 3. 2 Diagramme en secteurs 1. 3. 3 Diagramme en barres des effectifs 1. 3. 4 Diagramme en barres des effectifs cumul’ es .. 1. 4 Variable quantitative discr• ete . 1. 4. 1 Le tableau statistique . 1. 4. 2 Diagramme en atonnets des effectifs . 1. 4. 3 Fonction de r • epartition 1. 5 Variable quantitative continue . 5. 1 Le tableau statistique 1. 5. 2 L’histogramme des effectifs . 1. 5. 3 La fonction de r’ epartition . 2. 4 Param etres de forme . 2. 4. 1 Coefficient d’asym etrie de Fisher (skewness) 2. 42 Coefficient d’asym etrie de Yule 2. 4. 3 Coefficient d’asym etrie de Pearson et d’unit•e…. Moyennes et variances dans des groupes Diagramme en tiges et feuilles . La bo Ite • a moustaches . 4. 3. 6 Indice de pauvret ‘e 4. 3. 7 Indices selon les pays 6. 3 Variables al ‘ eatoires . 6. 3. 1 6. 4 Variables al eatoires discr etes 6. 4. 1 D’ efinition, esp’ erance et variance 6. 42 Variable indicatrice ou bernoullienne . . 3 Variable binomiale • 6. 4. 4 Variable de Poisson . 6. 5 Variable al’ eatoire continue 6. 5. 1 D’ efinition, esp erance et variance 6. 5. 2 Variable uniforme 6. 5. 3 Variable normale . 6. 5. 4 Variable normale centr ee r • eduite _ 6. 5. 5 Distribution exponentielle . 6. 6 Distribution bivari ee 6. 6. 1 Cas continu 6. 6. 2 Ind ependance de deux variables al eatoires 6. 7 Propri’et’ es des esp ‘ erances et des variances 6. 8 Autres variables al eatoires . 6. 8. 1 Variable khi-carr’ee . 6. 8. 2 Variable de Student 6. 8. 3 Variable de Fisher 6. 8. 4 Variable normale multivari ee PAGF 33
