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ECG2 · Maths appliquées · semaine 12

Statistiques bivariées

Série statistique à deux variables quantitatives discrètes, nuage de points et point moyen. Covariance empirique avec la formule de Koenig-Huygens et coefficient de corrélation linéaire empirique. Ajustement des moindres carrés et droites de régression, sur des données issues des sciences sociales.

Sommaire

Le cours

Résumé en cinq points

  1. Une série double se visualise par un nuage de points, résumé par le point moyen (xˉ,yˉ)(\bar x,\bar y).
  2. La covariance empirique mesure la variation conjointe. Elle se calcule par Koenig-Huygens, mais elle dépend des unités.
  3. Le coefficient de corrélation linéaire empirique est la covariance divisée par le produit des écarts types. Il est compris entre −1-1 et 11, et vaut ±1\pm1 exactement quand les points sont alignés.
  4. La droite des moindres carrés de yy en xx a pour pente la covariance divisée par la variance de xx, et passe par le point moyen. La variance résiduelle vaut sy2(1−rx,y2)s_y^2(1-r_{x,y}^2).
  5. Une corrélation forte n'est ni une causalité ni la garantie qu'un modèle affine convient. Le nuage doit être examiné, et une transformation logarithmique permet parfois de se ramener au cas linéaire.
Pourquoi ce chapitre

Jusqu'ici, la statistique descriptive portait sur une seule variable :

  • moyenne ;
  • variance ;
  • écart type d'une série de nombres.

Ici, on observe deux caractères sur les mêmes individus :

  • le taux de croissance du produit intérieur brut et la variation du taux de chômage pour une liste de pays ;
  • le revenu et la consommation pour une liste de ménages.

La question devient : ces deux grandeurs varient-elles ensemble, et si oui, peut-on résumer leur liaison par une droite ?

Le chapitre répond en trois temps :

  1. On visualise, avec le nuage de points.
  2. On mesure, avec la covariance empirique et le coefficient de corrélation linéaire.
  3. On résume, avec la droite des moindres carrés.

AttentionCorrélation et pertinence

  • Un coefficient de corrélation proche de 11 en valeur absolue signale une liaison linéaire, il ne prouve aucun lien de causalité.
  • Une droite ne décrit correctement un nuage que si celui-ci a effectivement une forme allongée.

Le programme demande explicitement de discuter la pertinence d'une régression selon les données observées.

AttentionStatistique descriptive et probabilités

Tout ce chapitre est descriptif. Il porte sur des données observées, pas sur des variables aléatoires.

Les notions analogues en probabilités, covariance et corrélation de deux variables aléatoires, font l'objet du chapitre suivant. Les formules se ressemblent, les objets sont différents.

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Méthodes et exercices

Exercices classiques corrigés

Les exercices se suivent : garde leur ordre. Difficulté et durée indicatives.

Exercice 1. Calcul complet ★★

Classiques de khôlle et concours · 20 min · Niveau khôlle · Droite de régression

On observe x=(1,2,3,4,5)x = (1, 2, 3, 4, 5) et y=(2,4,5,4,5).y = (2, 4, 5, 4, 5). Calculer rr, les deux droites de régression et la variance résiduelle de yy en xx.

Voir l'indice

Technique tableau et Koenig-Huygens.

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  1. x̄ = 3 et ȳ = 4. 2. Σ xi yi = 66, donc sx,y = 13,2 − 12 = 1,2. 3. Σ x_i² = 55, donc s_x² = 11 − 9 = 2. Σ y_i² = 86, donc s_y² = 17,2 − 16 = 1,2. 4. r = 1,2/√2,4 = √0,6 ≈ 0,77. 5. De y en x, a = 0,6 et b = 4 − 1,8 = 2,2, soit y = 0,6x + 2,2. 6. De x en y, a′ = 1,2/1,2 = 1 et b′ = 3 − 4 = −1, soit x = y − 1. 7. Contrôle, a a′ = 0,6 = r². 8. La variance résiduelle vaut 1,2 × (1 − 0,6) = 0,48.

piège : Tracer x = y − 1 comme si c'était une équation de y en x et croire que les deux droites ont la même pente. Réécrite, elle donne y = x + 1, de pente 1 et non 0,6.

Exercice 2. Changement affine ★★

Classiques de khôlle et concours · 15 min · Niveau khôlle · Transformations de variables

Soient α,β,γ,δ\alpha, \beta, \gamma, \delta réels avec α\alpha et γ\gamma non nuls, ui=αxi+βu_i = \alpha x_i + \beta et vi=γyi+δ.v_i = \gamma y_i + \delta. Exprimer su,vs_{u,v} et ru,vr_{u,v} en fonction de sx,ys_{x,y} et rx,yr_{x,y}.

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  1. ū = αx̄ + β, donc ui − ū = α(xi − x̄). …

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Exercice 3. Résidus et part de variance expliquée ★★

Classiques de khôlle et concours · 20 min · Niveau khôlle · Décomposition de la variance

Soit y=ax+by = ax + b la droite de régression de yy en xx. On note y^i=axi+b\hat{y}_i = a x_i + b et ei=yi−y^ie_i = y_i - \hat{y}_i. Montrer que e‾=0\overline{e} = 0 et sx,e=0s_{x,e} = 0, puis que sy2=sy^2+se2s_y^2 = s_{\hat{y}}^2 + s_e^2 et sy^2=r2sy2s_{\hat{y}}^2 = r^2 s_y^2.

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  1. ē = ȳ − a x̄ − b = 0 car b = ȳ − a x̄. …

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Exercice 4. Croissance exponentielle ★★

Classiques de khôlle et concours · 20 min · Niveau écrit Ecricome · Transformations de variables

Un chiffre d'affaires yy est relevé aux dates t=0,1,2,3,4.t = 0, 1, 2, 3, 4. On donne Y=ln⁡yY = \ln y, qui vaut 1,0,1,4,1,9,2,2,2,5.1{,}0,\quad 1{,}4,\quad 1{,}9,\quad 2{,}2,\quad 2{,}5. Ajuster un modèle y=kecty = k e^{ct}, calculer rr sur les données transformées et commenter une prévision en t=5t = 5.

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  1. t̄ = 2 et Ȳ = 1,8. 2. Σ ti Yi = 21,8, donc st,Y = 4,36 − 3,6 = 0,76. …

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Exercice 5. Élasticité d'une fonction de production ★★

Classiques de khôlle et concours · 15 min · Niveau écrit Ecricome · Transformations de variables

Pour quatre entreprises, on relève le capital KK et la production QQ.

On note X=ln⁡KX = \ln K et Y=ln⁡Q,Y = \ln Q, avec X=0,1,2,3X = 0, 1, 2, 3 et Y=0,5,0,9,1,6,2,0.Y = 0{,}5,\quad 0{,}9,\quad 1{,}6,\quad 2{,}0. Ajuster Q=kKcQ = k K^c et interpréter cc.

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  1. X̄ = 1,5 et Ȳ = 1,25. 2. Σ Xi Yi = 10,1, donc sX,Y = 2,525 − 1,875 = 0,65. …

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Exercice 6. Données de type Okun ★★

Classiques de khôlle et concours · 25 min · Niveau écrit BCE, EDHEC ou emlyon · Choix de la variable expliquée

Sur des données fictives, la croissance gg en % vaut 0,1,2,3,40, 1, 2, 3, 4 et la variation du chômage Δu\Delta u en points vaut 1,0,0,6,0,1,−0,3,−0,4.1{,}0,\quad 0{,}6,\quad 0{,}1,\quad -0{,}3,\quad -0{,}4. Justifier le choix de la variable expliquée, ajuster, calculer rr et le taux de croissance qui stabilise le chômage.

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  1. La loi d'Okun décrit la réaction du chômage à l'activité, on régresse Δu en g. …

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Exercice 7. Retrouver r à partir des deux droites ★★

Classiques de khôlle et concours · 15 min · Niveau écrit BCE, EDHEC ou emlyon · Droite de régression

Les droites de régression d'une série ont pour équations y=0,5x+2etx=0,8y−1.y = 0{,}5x + 2 \quad\text{et}\quad x = 0{,}8y - 1. Déterminer le point moyen, rr et le rapport sy2sx2\frac{s_y^2}{s_x^2}.

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  1. Les deux droites passent par le point moyen. …

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Exercice 8. Sensibilité à un point aberrant ★

Application du cours · 15 min · Niveau écrit BCE, EDHEC ou emlyon · Points aberrants

On considère les points (1,1),(2,2),(3,3),(4,4)(1, 1), (2, 2), (3, 3), (4, 4) et (10,0).(10, 0). Calculer rr et la pente de régression de yy en xx, puis comparer avec les quatre premiers points seuls.

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  1. x̄ = 4 et ȳ = 2. 2. Σ xi yi = 30, donc sx,y = 6 − 8 = −2. …

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Exercice 9. Droite passant par l'origine ★★

Classiques de khôlle et concours · 20 min · Niveau écrit BCE, ESSEC ou HEC · Droite de régression

On suppose les xix_i non tous nuls.

Déterminer le réel a0a_0 qui minimise h(a)=1n∑(yi−axi)2.h(a) = \frac{1}{n} \sum (y_i - a x_i)^2. Comparer avec la pente des moindres carrés et avec le minimum de l'exercice 1, dont on reprend les données.

Corrigé détaillé dans Sup et Spé+ : essai gratuit 7 jours.

Exercice 10. Effet d'agrégation ★★

Classiques de khôlle et concours · 15 min · Niveau écrit BCE, ESSEC ou HEC · Effet d'agrégation

Le groupe AA contient les points (1,5)(1, 5) et (2,6),(2, 6), le groupe BB les points (5,1)(5, 1) et (6,2).(6, 2). Calculer la covariance dans chaque groupe, puis sur les quatre points.

Commenter.

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  1. Dans A, moyennes 1,5 et 5,5, et (1/2) Σ xi yi = 8,5, d'où sx,y = 8,5 − 8,25 = 0,25 > 0. …

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Fiche de cours rédigée à partir du programme officiel de mathématiques appliquées de deuxième année, voie EC, enseignement du troisième semestre, partie « Probabilités et statistiques », paragraphe « Statistiques bivariées ». Le programme demande de s'appuyer sur des données réelles issues de l'économie ou des sciences sociales. La mise en œuvre en Python fait l'objet d'un chapitre distinct du programme d'informatique.