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Fahmio
Fahmio
Bac Tunisie
ST-EStatistiques

Série statistique double : calculer tˉ\bar t, Cˉ\bar C, la covariance, le coefficient de corrélation et la droite des moindres carrés

Idée directrice

Quand le sujet donne les données brutes, il attend les calculs dans l'ordre : moyennes, puis écarts à la moyenne, puis cov(t,C)=1n∑(ti−tˉ)(Ci−Cˉ)\mathrm{cov}(t,C)=\frac1n\sum(t_i-\bar t)(C_i-\bar C), variances, coefficient de corrélation r=covσtσCr=\dfrac{\mathrm{cov}}{\sigma_t\sigma_C} ; si ∣r∣|r| est proche de 11 l'ajustement affine est justifié et la droite des moindres carrés C=bt+aC=bt+a a pour pente b=cov/σt2b=\mathrm{cov}/\sigma_t^2 et passe par le point moyen. Un tableau des écarts évite toutes les erreurs.

Ce qui aide à reconnaître la démarche

« calculer le coefficient de corrélation linéaire » ; « un ajustement affine par la méthode des moindres carrés est-il justifié » ; « déterminer une équation de la droite de régression de C en t » ; « estimer … pour t = … »

Besoin d’un point de départ ? Voir la méthode
  • Moyennes → écarts → cov\mathrm{cov}, VV ; ne pas oublier de diviser par nn.
  • r=cov/(σtσC)r=\mathrm{cov}/(\sigma_t\sigma_C) ; ajustement justifié si ∣r∣|r| proche de 11 (seuil usuel 3/2\sqrt3/2).
  • Droite : b=cov/V(t)b=\mathrm{cov}/V(t), passe par (tˉ,Cˉ)(\bar t,\bar C).
  • Distinguer interpolation et extrapolation.
Les pièges à vérifier dans ta démarche

Diviser la covariance par n−1n-1 alors que VV est divisée par nn ; prendre b=cov/σtb=\mathrm{cov}/\sigma_t ; écrire la droite de tt en CC ; annoncer une prévision lointaine sans réserve.

Sujet principal

Exercice — statistique à deux variables : de la série brute à la prévision

5 questionsCorrigé masqué

On mesure, à cinq dates tt (en heures), la concentration CC (en mg⋅L−1\mathrm{mg\cdot L^{-1}}) d'un produit formé au cours d'une réaction :

tit_i12345
CiC_i24487194118
  1. Calculer les moyennes tˉ\bar t et Cˉ\bar C.
  2. Calculer la covariance cov(t,C)\mathrm{cov}(t,C) et les variances V(t)V(t) et V(C)V(C).
  3. Calculer le coefficient de corrélation linéaire rr (arrondi à 10−310^{-3}). Un ajustement affine par la méthode des moindres carrés est-il justifié ?
  4. Déterminer l'équation de la droite de régression de CC en tt sous la forme C=bt+aC=bt+a. Vérifier qu'elle passe par le point moyen.
  5. Estimer la concentration à t=8 ht=8\ \mathrm h. Pourquoi cette estimation est-elle moins fiable que celle à t=3,5 ht=3{,}5\ \mathrm h ?
Voir la correction commentéeAprès avoir posé votre démarche

1. Idée : sommes divisées par n=5n=5. tˉ=1+2+3+4+55=3\bar t=\dfrac{1+2+3+4+5}{5}=3 et Cˉ=24+48+71+94+1185=3555=71\bar C=\dfrac{24+48+71+94+118}{5}=\dfrac{355}{5}=71.

2. Idée : tableau des écarts à la moyenne. Écarts ti−tˉt_i-\bar t : −2,−1,0,1,2-2,-1,0,1,2 ; écarts Ci−CˉC_i-\bar C : −47,−23,0,23,47-47,-23,0,23,47. cov(t,C)=(−2)(−47)+(−1)(−23)+0+(1)(23)+(2)(47)5=2345=46,8\mathrm{cov}(t,C)=\dfrac{(-2)(-47)+(-1)(-23)+0+(1)(23)+(2)(47)}{5}=\dfrac{234}{5}=46{,}8 ; V(t)=4+1+0+1+45=2V(t)=\dfrac{4+1+0+1+4}{5}=2 ; V(C)=472+232+0+232+4725=54765=1095,2V(C)=\dfrac{47^2+23^2+0+23^2+47^2}{5}=\dfrac{5476}{5}=1095{,}2.

3. Idée : r=cov/(σtσC)r=\mathrm{cov}/(\sigma_t\sigma_C). σt=2≈1,414\sigma_t=\sqrt2\approx1{,}414, σC=1095,2≈33,09\sigma_C=\sqrt{1095{,}2}\approx33{,}09, donc r=46,81,414×33,09≈1,000r=\dfrac{46{,}8}{1{,}414\times33{,}09}\approx\boxed{1{,}000} (exactement 0,999970{,}99997). ∣r∣|r| est très proche de 11, bien au-dessus du seuil usuel 32≈0,87\dfrac{\sqrt3}{2}\approx0{,}87 : la corrélation linéaire est très forte, l'ajustement affine est justifié.

4. Idée : b=cov/V(t)b=\mathrm{cov}/V(t), puis a=Cˉ−btˉa=\bar C-b\bar t. b=46,82=23,4b=\dfrac{46{,}8}{2}=23{,}4 et a=71−23,4×3=0,8a=71-23{,}4\times3=0{,}8 : C=23,4 t+0,8\boxed{C=23{,}4\,t+0{,}8}. Au point moyen : 23,4×3+0,8=71=Cˉ23{,}4\times3+0{,}8=71=\bar C.

5. Idée : la droite sert à extrapoler, avec prudence. C(8)=23,4×8+0,8≈188 mg⋅L−1C(8)=23{,}4\times8+0{,}8\approx\boxed{188\ \mathrm{mg\cdot L^{-1}}}. À t=3,5 ht=3{,}5\ \mathrm h on interpole entre des mesures ; à 8 h8\ \mathrm h on extrapole loin de la plage observée [1;5][1;5] : rien ne garantit que la croissance reste linéaire (la réaction peut ralentir quand un réactif s'épuise).

Changer d’énoncé, garder le raisonnement

Choisis un seul transfert après le sujet principal. Qu’est-ce qui change ? Quel résultat ou quelle méthode peux-tu réutiliser ? Les autres exercices restent disponibles pour une prochaine séance.

Exercices d'entraînement — une nuance à la fois

1 Drill ST-E.1 — de la droite des moindres carrés au point moyen
Entraînement 01 / 01

Drill ST-E.1 — de la droite des moindres carrés au point moyen

2 questionsCorrigé masqué

Pour une série double, on a trouvé xˉ=4\bar x=4, yˉ=10\bar y=10, V(x)=2,5V(x)=2{,}5 et cov(x,y)=6\mathrm{cov}(x,y)=6.

  1. Écrire l'équation de la droite de régression de yy en xx.
  2. Si σy=4\sigma_y=4, calculer rr et commenter.
Voir la correction commentéeAprès avoir posé votre démarche

1. Idée : b=cov/V(x)b=\mathrm{cov}/V(x) et la droite passe par le point moyen. b=62,5=2,4b=\dfrac{6}{2{,}5}=2{,}4 ; a=yˉ−bxˉ=10−9,6=0,4a=\bar y-b\bar x=10-9{,}6=0{,}4 : y=2,4x+0,4y=2{,}4x+0{,}4.

2. Idée : r=cov/(σxσy)r=\mathrm{cov}/(\sigma_x\sigma_y). σx=2,5≈1,58\sigma_x=\sqrt{2{,}5}\approx1{,}58, donc r=61,58×4≈0,95r=\dfrac{6}{1{,}58\times4}\approx0{,}95 : corrélation linéaire forte et positive, l'ajustement affine est légitime (0,95>3/20{,}95>\sqrt3/2).

Relier ce raisonnement au bac

Choisis une filière pour voir les sujets qui étayent ce scénario.