TD3-S1 2021

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ECOLE NATIONALE POLYTECHNIQUE D’ORAN Département de la Formation Préparatoire en Sciences et Technologies

ANNEE UNIVERSITAIRE 2020-2021 Année pédagogique : 1ère ANNEE

Fiche de TD n°3 probabilité-statistique (1er Semestre)) Exercice n°1 : On donne le tableau de répartition suivant : X : nombre de fréquentations hebdomadaires d’un magasin, Y : montant des achats Y [0,50[ X 1. Calculer les distributions jointes et marginales en fréquences. 1 40 2. Calculer les moyennes et variances de ces distributions marginales. 2 60 Conclure sur l’indépendance de ces distributions. 3 80 3. Calculer les distributions conditionnelles de X / Y = 25 et Y / X = 3. 4 220 Calculer les moyennes et variances de ces distributions.

[50,100[

[100,200[

60 90 70 20

150 140 60 10

Exercice 2 : L’évolution de la consommation (Kg par habitant) d’un produit dans deux pays A et B en fonction des années a permis de construire le tableau suivant. Y : la consommation du produit dans A, Z : la consommation du produit dans B. Année 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Y 1 3 5 8 10 14 17 20 Z 80 40 30 60 40 10 20 100 1. Calculer la covariance entre la variable Y et la variable Z. Que peut-on déduire sur la relation entre Y et Z. 2. Calculer le coefficient de corrélation linéaire ry,z . 3. Conclure sur l’intensité de la liaison entre les deux variables Y et Z. 4. On note X la variable donnant le rang de l’année, et on veut étudier la consommation dans A (Y ) en fonction du rang de l’année (X) ; voir le tableau suivant : Année 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 X 1 2 3 4 5 6 7 8 Y 1 3 5 8 10 14 17 20 4.1. Construire à l’aide des données, le nuage des points de coordonnées ( xi , yi ). 4.2. Déterminer l’équation de la droite des moindres carrés de Y en fonction de X. Interpréter la pente de la droite obtenue. 4.3. Déduire la consommation (Kg par habitant) du produit dans A en 2015. 4.4. Calculer le coefficient de corrélation linéaire rx,y ; conclure sur le sens et l'intensité de la liaison entre la variable X (rang de l’année) et la consommation du produit dans A. 4.5. Déterminer l'équation de la droite des moindres carrés de Y en fonction de X si on est certain que : si X = 0 alors Y = 0. Remarque : Pour l’exercice 2, il est indispensable de faire les calculs 3 chiffres après la virgule avec arrondissement.

Exercice n°3 : L’évolution de la population d’une région entre 1960 et 2000 a permis de construire le tableau suivant : Année X 1960 1970 1980 1990 2000 Population en millions Y 2,5 3 3,6 4,4 5,2 x  1900 X  1900 On pose Z  ; c'est-à-dire zi  i ou zi désigne le numéro des années (zi  N). 10 10 1. Construire à l’aide des données, le nuage des points de coordonnées ( zi , yi ) ; ainsi que le point moyen. 2. Déterminer l'équation de la droite d’ajustement obtenue par la méthode des moindres carrés. 3. Quelle prévision ferait-on avec cette approximation pour la population de la région de l’an 2010 ? 4. En quelle année la population de cette région dépassera-elle 15 millions d’habitants ? Exercice n°4 : Considérons les données suivantes sur le prix et les quantités vendues d’un certain bien. Quantités Y 104 58 37 22 12 9 Prix X 95 130 148 210 250 330 1. Représenter le nuage de points (x i, y i). 2. Compte tenu de cette représentation, donner la forme de l’ajustement de ce nuage de points et retrouver la relation entre les deux variables. 3. Donner une estimation de la demande lorsque le prix du bien est égal à 50 puis lorsque le prix est égal à 300.


Solution de l’exercice 1 : 1. Le calcul des distributions jointes et marginales en fréquences. La distribution jointe des effectifs est donné par le tableau suivant : Y X 1 2 3 4 Total

Donc

[0,50[

[50,100[

[100,200[

Total

40 60 80 220 400

60 90 70 20 240

150 140 60 10 360

250 290 210 250 1000


2. Le calcul des moyennes et variances de ces distributions marginales.



Exercice 2 : Année 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Y 1 3 5 8 10 14 17 20 Z 80 40 30 60 40 10 20 100 1- Calculer la covariance entre la variable Y et la variable Z. Que peut-on déduire sur la relation entre Y et Z. yi zi xi xi .yi (zi)2 (yi)2 yi .zi (xi)2

Total

y

1

80

6400

1

80

1

3

40

5

30

1

1

1600

9

120

900

25

150

2

6

4

3

15

9

8

60

3600

64

480

4

32

16

10

40

1600

100

400

5

50

25

14

10

100

196

140

6

84

36

17

20

400

289

340

7

119

49

20

100

10000

400

2000

8

160

64

78

380

24600

1084

3710

36

467

204

8

1 78 yi   9 ,75 0 ,25 pts   8 1 8

z

8

1 380 zi   47,5  8 1 8

0 ,25 pts 

 1 i 8  3710 Cov ( y, z )    yi zi    y  z    9,75  47,5  463,75  463,125  0,625 0,5 pts  8  8 i 1  Comme Cov(y, z) > 0 alors la relation entre Y et Z est positive et les 2 variables varient dans le même sens. 0 ,5 pts  2- Calculer le coefficient de corrélation linéaire ry,z; conclure sur l’intensité de la liaison entre les deux variables Y et Z. r y ,z 

Cov ( y , z ) Cov ( y , z )   ( y ) ( z ) V ( y )V ( z )

 1 i 8 2  1084 2 V ( y )    yi   y 2   9 ,75  135,5  95,063  40,437 0 ,25 pts  8  8 i 1  i 8 1 24600 2 2 et V ( z )    zi   z 2   47,5  3075  2256,25  818,75 0 ,25 pts  8  8 i 1 

ry , z 

0 ,625 40,437  818,75

0 ,625 33108,613

0 ,625  0 ,003485859 0 ,003 0 ,5 pts  181,958

La valeur de ry,z est proche de 0 cela traduit qu’il y’a une faible corrélation linéaire positive. 0 ,5 pts 


33.1- Construire à l’aide des données, le nuage des points de coordonnées ( xi , yi ) . 1 pts 

8,20

25

7,17 20

6,14

15

3,5 4,8

10

5,10

2,3

1,1 5

0 0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

3.2- Déterminer l’équation de la droite des moindres carrés de Y en fonction de X. interpréter la pente de la droite obtenue. La pente de cette droite de régression est obtenue par : i 8

â 

x y i 1 i 8

i

x

i 2

i

 8 x .y 8 x

et la constante de la droite b̂  y  âx 2

i 1

Total

yi

zi

(zi)2

(yi)2

yi .zi

xi

xi .yi

(xi)2

1

80

6400

1

80

1

1

1

3

40

1600

9

120

2

6

4

5

30

900

25

150

3

15

9

8

60

3600

64

480

4

32

16

10

40

1600

100

400

5

50

25

14

10

100

196

140

6

84

36

17

20

400

289

340

7

119

49

20

100

10000

400

2000

8

160

64

380

24600

1084

3710

36

467

204

78

x  â 

8

1 36 xi   4 ,5  8 1 8

0 ,25 pts 

467  8  4 ,5  9 ,75 467  351 116    2 ,762 0 ,5 pts  2 204  162 42 204  8  4 ,5

 b̂  9 ,75  2 ,762  4 ,5  2 ,679 0 ,25 pts 

Donc L'équation s'écrit : y  2 ,762x  2 ,679 0 ,25 pts 

y

8

1 78 yi   9 ,75  8 1 8


- Interprétation de la pente â = 2,762 : La consommation du produit dans A augmente de â = 2,762 par an. 0 ,75 pts  3.3- Déduire la consommation du produit dans A en 2015. 0 ,5 pts  C'est-à-dire x  15  y  2 ,762  15  2 ,679  41,43  2 ,679  38,751. Donc en 2015 la consommation du produit dans A atteindra 38,751 kg par habitant. 3.4- Déterminer l'équation de la droite des moindres carrés de Y en fonction de X si on est certain que si X = 0 alors Y = 0. 1 ,5 pts 

b0 C'est-à-dire la constante de la droite est Donc les couples (xi , yi) vérifient : yi  axi   i i  1, ,8 i 8

i 8

  i  yi  axi

   i    yi  axi   f a  2

i 1

2

i 1

i 8

La méthode MCO consiste à minimiser i

2

; et en utilisant la condition de minimisation

i 1

de cette fonction f par rapport à a on obtient :

 i 8 2      i  i 8  0 f ' a    i 1  2  yi  axi  x i   0 a i 1 i 8

i 8

i 8

i 1

i 1

  yi x i axi   xi y i  a  x i  0 i 1

2

2

a

iN

x y i 1 iN

x i 1

Donc L'équation s'écrit : y  2 ,289x .

i

2 i

i

467  2 ,289 204


Solution de l’exercice 3 : Donc a = 0.68 et b= -1.7


Solution de l’exercice 4 :

y

y Avec

b a  bx xa

b a  bx  ln y   ln x   a x

  lnb et   a


ln x 

31,086  5,181 6

et

ln y 

20,089  3,348 6

i N



 ln x ln y   N ln x.ln y i 1

i

i N

i

2  ln xi   N ln x

et

ˆ  ln y  ˆ ln x

2

i 1

 ln( y )  2 ln( x )  13,71

On peut maintenant retrouver la valeur de a et de b

  lnb  lnb  13,71  b  e 13,71  899864   a  a    2



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