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Diagrammes tiges et feuilles

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Page 1: Diagrammes tiges et feuilles. Dans le programme:

Diagrammes tiges et feuilles

Page 2: Diagrammes tiges et feuilles. Dans le programme:

Dans le programme:

Page 3: Diagrammes tiges et feuilles. Dans le programme:

Dans le document d’accompagnement:

Exemple: l’ensemble des tailles, en cm, des élèves d’une classe de terminale.

En 1977, dans son livre Exploratory Data Analysis, John Tuckey a indiqué une méthode pour organiser ou représenter un ensemble de données numériques qu’il a appelée STEM and LEAF que l’on traduit en français par TIGE et FEUILLE.

Il s’agit d’une disposition originale des données numériques qui peut être utile pour :

- dépouiller des données,

- archiver ces données,

- donner une représentation semi graphique de ces données.

Page 4: Diagrammes tiges et feuilles. Dans le programme:

Nous allons ranger ces nombres en deux temps :

chaque nombre est décomposé en deux parties : 145 → 14 et 5

partie principale feuille

On range sur une même colonne (appelée TIGE) tous les nombres ayant la même partie principale.

La partie principale est inscrite une seule fois en début de ligne, les feuilles sont inscrites au fur et à mesure du dépouillement.

Page 5: Diagrammes tiges et feuilles. Dans le programme:

On réécrit le tableau en rangeant, sur chaque tige, les feuilles dans l’ordre croissant, d’où la disposition finale:

Ce diagramme est une sorte de diagramme en bâtons horizontal

Page 6: Diagrammes tiges et feuilles. Dans le programme:

On peut ajouter sur le diagramme certains renseignements statistiques :

- les effectifs cumulés croissants ;

- une marque indiquant la classe qui contient la médiane ;

- un résumé en cinq nombres de la série statistique.

Page 7: Diagrammes tiges et feuilles. Dans le programme:

Les intérêts d’un tel diagramme:• Donner rapidement, et sans outil de dessin, un aperçu graphique d’une série statistique sans perte d’information sur les valeurs numériques.

• Obtenir facilement les quartiles d’une série statistique.

• Repérer les valeurs isolées pour en analyser les raisons.

• Comparer visuellement deux séries statistiques