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Comment interpréter un écart type?
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.
Comment savoir si l’Écart-type est faible?
Si l’écart-type est faible, cela signifie que les valeurs sont peu dispersées autour de la moyenne (série homogène) et inversement (série hétérogène).
Comment interpréter le résultat d’une moyenne d’une série statistique?
Utilisez la moyenne pour décrire l’échantillon avec une seule valeur qui représente le centre des données. De nombreuses analyses statistiques utilisent la moyenne en tant que mesure standard pour le centre de la loi des données. La médiane et la moyenne mesurent toutes les deux la tendance centrale.
Comment interpréter l’étendue d’une série?
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.
Quel est le rôle de l’écart type?
L’écart-type est utile quand on compare la dispersion de deux ensembles de données de taille semblable qui ont approximativement la même moyenne. L’étalement des valeurs autour de la moyenne est moins important dans le cas d’un ensemble de données dont l’écart-type est plus petit.
Quel est le symbole de l’écart type?
Le symbole de l’écart-type se lit sigma. Au pluriel, on écrit : écarts-types et écarts types.
Comment interpréter la dispersion?
Une valeur d’étendue importante indique une plus grande dispersion des données. Une petite valeur d’étendue indique que les données sont moins dispersées. Comme l’étendue est calculée à l’aide de seulement deux valeurs de données, elle est plus utile avec de petits fichiers de données.
Comment interpréter la valeur de la médiane?
Comprendre. Définition : La médiane est la valeur d’une série statistique qui coupe cette série en deux parties égales. La moitié des données est supérieure à la médiane, l’autre moitié est inférieure à cette médiane.
Comment interpréter les quartiles?
Comment interpréter des quartiles donnés? si on connait les quartiles Q1 et Q3 d’une série, que peut-on en déduire? Au moins un quart (25\%) des valeurs sont inférieures ou égales à Q1. Au moins trois quarts (75\%) des valeurs sont inférieures ou égales à Q3.
Comment calculer l’étendue d’une série statistique?
Pour calculer l’étendue, il suffit de trouver la plus grande valeur observée d’une variable (le maximum) et de lui soustraire la plus petite valeur observée (le minimum). L’étendue ne tient compte que de ces deux valeurs et ignore les points de données entre les deux extrémités de la distribution.
Comment interpréter la médiane?
La médiane est un nombre qui permet de partager la population en deux groupes de même effectif. Elle est notée . Interprétation de la médiane : 50\% des valeurs de la série sont inférieures ou égales à Me. 50\% des valeurs de la série sont supérieures ou égales à Me.
Comment calculer l’Écart-type à partir de la moyenne?
- Pour calculer l’écart-type, on procède ainsi :
- 1 – On calcule la moyenne arithmétique de la série.
- 2 – On calcule le carré de l’écart à la moyenne de chacune des valeurs de la série.
- 3 – On calcule la somme des valeurs obtenues.
- 4 – On divise par l’effectif de la série.
- 5 – On calcule la racine carrée du résultat.
Quel est le temps d’attente moyen de P1?
●Le temps d’attente de P1 est de 0ms, celui de P2 est de 24ms et enfin celui de P3 est 27ms ●Le temps d’attente moyen est de (0 +24 +27)/3 = 17ms
Quel est le temps moyen d’attente?
Le temps moyen d’attente est (3+16+9+0)/4 = 7ms 01/04/18 OS I 22 Ordonnanceurs non préemptifs Métriques ●Temps de séjour = temps de terminaison – temps d’entrée ●Temps d’attente = temps de séjours – temps d’exécution 01/04/18 OS I 23 Ordonnanceurs non préemptifs Exercice I
Quel est le temps moyen d’attente pendant le service?
L’inverse donne le temps moyen d’attente pendant le service (donc une fois arrivé en fin de file d’attente) appelé aussi « temps moyen de service ». Taux d’utilisation du service (par unité de serveur). Assimilé au concept de trafic (un peu abusivement) ou de charge.
Quelle est la densité de probabilité entre deux appels?
La densité de probabilité permet donc de calculer la durée moyenne entre deux arrivées d’appel : Nous obtenons ainsi, que pour un taux d’arrivé d’appels de appels par secondes, le temps moyen entre appel est égal à (résultat relativement logique mais encore fallait-il le démontrer rigoureusement).