Une valeur d'écart type élevée indique que les données sont dispersées. D'une manière générale, pour une loi normale, environ 68 % des valeurs se situent dans un écart type de la moyenne, 95 % des valeurs se situent dans deux écarts types et 99,7 % des valeurs se situent dans trois écarts types.
Un écart-type proche de signifie que les valeurs sont très peu dispersées autour de la moyenne (représentée par la droite en pointillés). Plus les valeurs sont éloignées de la moyenne, plus l'écart-type est élevé.
Pour deux ensembles de données ayant la même moyenne, celui dont l'écart-type est le plus grand est celui dans lequel les données sont les plus dispersées par rapport au centre. L'écart-type est égal à 0 zéro si toutes les valeurs d'un ensemble de données sont les mêmes (parce que chaque valeur est égale à la moyenne).
L'erreur type est la racine carrée de la variance d'échantillonnage. Cette mesure est plus facile à interpréter puisqu'elle donne une indication de l'erreur d'échantillonnage en utilisant la même échelle que l'estimation alors que la variance est basée sur les différences au carré.
Par contraste avec d'autres indicateurs de dispersion comme l'écart interquartile, l'écart type a l'avantage de pouvoir se calculer à partir des moyennes et écarts types sur une partition de la population, puisque la variance globale est la somme de la variance des moyennes et de la moyenne des variances.
Le niveau de 99 % est le plus prudent, le niveau de 95 % est le plus répandu, et le niveau de 90 % est rarement utilisé.
L'étendue d'une série statistique est égal à la différence entre la plus grande et la plus petite valeur de la série. Interprétation : - Plus l'étendue d'une série est grande, plus la série est hétérogène. - Plus l'étendue est petite, plus la série est homogène.
Il existe deux types de grand écart. Le grand écart latéral, une jambe à l'avant, l'autre à l'arrière. Et le grand écart facial, les deux jambes écartées sur les côtés.
L'écart type est une mesure de la dispersion des valeurs par rapport à la moyenne (valeur moyenne). Important : Cette fonction a été remplacée par une ou plusieurs nouvelles fonctions proposant une meilleure précision et dont les noms reflètent mieux leur rôle.
L'incertitude-type permet de définir un intervalle dans lequel la valeur vraie a de grandes chances de se trouver. Cet intervalle est centré sur la valeur moyenne m.
La façon dont les notes dans un groupe se répartissent autour de la moyenne (l'écart-type) : plus les notes de l'ensemble du groupe sont rapprochées de la moyenne, plus la cote R d'un bon élève a des chances d'être élevée.
Il faut en repérer la source, l'auteur, la date de publication, le champ (population étudiée, date des données, lieu concernant les données). Il s'agit ensuite de comprendre les données. Pour cela, il peut être utile de repérer le total en lignes ou en colonnes. Enfin, il faut analyser les données du tableau.
D'autres définissent la capabilité sigma comme la valeur 1,5 plus la valeur Z. référence à long terme dans Capabilité globale, qui utilise l'écart type global du procédé. (Par exemple, si la valeur Z. référence sous Capabilité globale est égale à 4, la capabilité sigma est égale à 4 + 1,5 = 5,5.)
La médiane divise une série statistique en deux parts égales, alors que la moyenne est la somme des valeurs de la série, divisée par le nombre de valeurs de cette même série. Concrètement : la médiane est le point central, elle permet d'éliminer les valeurs extrêmes et d'exprimer la valeur du milieu.
L'écart-type est la racine carrée de la variance. C'est la mesure la plus courante relative à la dispersion des données par rapport à la moyenne. De façon analogue à la variance, plus l'écart-type est important, plus les données sont dispersées.
L'étendue nous donne une indication sur la répartition des données ; c'est la différence maximale entre deux éléments de la série statistique. Nous pouvons utiliser l'étendue et l'une des valeurs maximale ou minimale de la série statistique pour déterminer l'autre valeur extrême.
26 ÷ 4 = 6,5 -> donc le premier quartile Q1 est la 7ème valeur qui égale à 9. Le premier quartile Q1 est égal à 9. 3 × 26 ÷ 4 = 19,5 -> donc le troisième quartile Q3 est la 20ème valeur qui égale à 16. Le troisième quartile est égal à 16.
Un écart-type faible nous indique qu'en moyenne, les points de données sont proches de la moyenne et un écart-type élevé nous indique qu'en moyenne, les points de données sont éloignés de la moyenne.
Dans la version en anglais d'Excel, c'est la formule STDEV. S () qui doit être appelée pour calculer l'écart type d'un échantillon représentatif ou STDEV. P () pour une population entière. Enfin, dans les versions 2007 et antérieures, la fonction à taper est simplement ECARTYPE ().
E ( X ) = X ¯ = x 1 + ⋯ + x N N . La variance et l'écart-type mesurent eux la dispersion des valeurs de cette série statistique autour de sa moyenne. La variance V(X) est définie par V(X)=1N((x1−¯X)2+⋯+(xN−¯X)2)=1NN∑k=1(xk−¯X)2.
La marge d'erreur permet de déterminer le degré d'erreur potentiel de votre estimation. Par exemple, un niveau de confiance de 95 % signifie qu'il y a 95 % de chances que la valeur soit comprise dans l'intervalle de confiance.
Le calcul d'erreur est utilisé dans tous les domaines de physique pour déterminer à quel point le résultat d'une mesure expérimentale est fiable. Cela se traduit par le niveau d'incertitude des résultats d'une expérience.