Aller au contenu
Télécharger l'application

Accueil › ECG › Maths appliquées

ECG2 · Maths appliquées · semaine 32

Statistiques descriptives bivariées en Python

Série statistique à deux variables, nuage de points et point moyen calculés et tracés en Python. Covariance empirique et coefficient de corrélation empirique. Droites de régression sur des jeux de données réels.

Sommaire

Le cours

Résumé en cinq points

  1. ==Le nuage de points se trace avec scatter, jamais avec plot, et il se regarde avant tout calcul.==
  2. La covariance empirique est la moyenne des produits des écarts aux moyennes, et la variance empirique en est le cas particulier où les deux variables coïncident.
  3. Le coefficient de corrélation empirique est la covariance divisée par le produit des écarts-types, lorsque ceux-ci sont non nuls. Il est compris entre −1-1 et 11 et vaut 11 en valeur absolue si et seulement si les points sont alignés.
  4. La droite de régression de yy en xx a pour pente la covariance divisée par la variance de xx, lorsque celle-ci est non nulle, et elle passe par le point moyen.
  5. Une pré-transformation logarithmique ramène un modèle exponentiel ou un modèle puissance au cas linéaire, et une corrélation forte ne prouve jamais une causalité.
Pourquoi ce chapitre

Toute la statistique appliquée à l'économie commence par une question simple : deux grandeurs observées varient-elles ensemble, et si oui, dans quelle mesure ?

  • La loi d'Okun relie croissance et chômage.
  • Le budget publicitaire d'une entreprise se compare à son chiffre d'affaires.
  • Le revenu se compare à la consommation.

Ce chapitre donne les trois outils qui répondent à la question :

  • Le nuage de points pour voir, le coefficient de corrélation empirique pour quantifier, la droite de régression pour prévoir.

Il fait le pont entre le calcul à la main, exigible en mathématiques, et le calcul sur machine, qui permet de traiter des dizaines d'observations. Il prépare aussi le chapitre des extrema, puisque la droite de régression est le point critique d'une somme de carrés.

Fin de l'aperçu gratuit

Encore 14 parties de cours et 7 corrigés.

Essayer 7 jours gratuitement Sans engagement · cours, exercices et fiches complets

Méthodes et exercices

Exercices classiques corrigés

Rangés par thème, du plus simple au plus exigeant. Difficulté et durée indicatives.

Fonctions de calcul statistique 1

Exercice 1. Fonctions statistiques sans numpy ★★

Classiques de khôlle et concours · 25 min · Niveau khôlle

Deux listes xx et yy ont la même longueur n≥1n \geq 1.

Écrire moyenne(LL), puis covariance(xx, yy) avec une seule boucle, puis regression(xx, yy) qui renvoie pente et ordonnée à l'origine et signale une variance de xx nulle.

Voir l'indice

Technique accumuler des sommes, puis appliquer Koenig-Huygens.

Voir le corrigé offert
def moyenne(L):
    s = 0
    for v in L:
        s = s + v
    return s / len(L)

def covariance(x, y):
    n = len(x)
    sx, sy, sxy = 0, 0, 0
    for i in range(n):
        sx = sx + x[i]
        sy = sy + y[i]
        sxy = sxy + x[i] * y[i]
    return sxy / n - (sx / n) * (sy / n)

def regression(x, y):
    v = covariance(x, x)
    if abs(v) < 1e-12:
        print("variance de x nulle, pas de droite")
        return None
    a = covariance(x, y) / v
    b = moyenne(y) - a * moyenne(x)
    return a, b
  1. La boucle accumule en un passage les sommes des xi, des yi et des xi yi.
  2. Koenig-Huygens donne la covariance à partir de ces trois sommes.
  3. La variance de x est covariance(x, x).
  4. La pente se calcule avant l'ordonnée à l'origine, qui l'utilise.

piège : On teste v == 0 alors qu'en flottants une série constante peut donner une valeur minuscule non nulle. On divise aussi parfois par n − 1.

Droites de régression 2

Exercice 2. Les deux droites de régression à la main ★★

Classiques de khôlle et concours · 20 min · Niveau khôlle

On donne x=(1,2,3,4,5)ety=(3,5,4,7,6).x = (1, 2, 3, 4, 5) \quad \text{et} \quad y = (3, 5, 4, 7, 6). Calculer rr et les deux droites de régression, puis vérifier la relation entre les pentes.

Voir le début du corrigé
  1. xbarre = 3, ybarre = 5. Écarts de x : (−2, −1, 0, 1, 2). …

La suite du corrigé dans Sup et Spé+ : essai gratuit 7 jours.

Exercice 5. Les moindres carrés par le point critique ★★

Classiques de khôlle et concours · 30 min · Niveau écrit emlyon

Les xix_i ne sont pas tous égaux.

On pose G(a,b)=∑(yi−axi−b)2.G(a, b) = \sum (y_i - a x_i - b)^2. Trouver le point critique de GG et montrer que c'est un minimum global unique.

Voir le début du corrigé
  1. ∂G/∂b = −2 Σ (yi − a xi − b) et ∂G/∂a = −2 Σ xi(yi − a xi − b).

La suite du corrigé dans Sup et Spé+ : essai gratuit 7 jours.

Coefficient de corrélation 3

Exercice 3. Un point aberrant ★★

Classiques de khôlle et concours · 20 min · Niveau khôlle

Points (0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1) et (10, 10). Calculer r avec et sans le dernier point, et écrire le code de comparaison.

Voir le début du corrigé
  1. Sans le dernier point : xbarre = ybarre = 0,5, moyenne des xi yi = 0,25, donc sxy = 0 et r = 0.

La suite du corrigé dans Sup et Spé+ : essai gratuit 7 jours.

Exercice 4. Scores centrés réduits ★★

Classiques de khôlle et concours · 30 min · Niveau écrit EDHEC ou Ecricome

On suppose sx et sy non nuls et l'on pose ui = (xi − xbarre)/sx, vi = (yi − ybarre)/sy. Montrer que r est la moyenne des ui vi, en déduire −1 ≤ r ≤ 1, caractériser r = 1 et traduire ui en numpy.

Voir le début du corrigé
  1. Par définition, r = sxy/(sx sy) est la moyenne des ui vi.

La suite du corrigé dans Sup et Spé+ : essai gratuit 7 jours.

Exercice 8. Simulation et corrélation théorique ★★

Classiques de khôlle et concours · 30 min · Niveau écrit HEC ou ESSEC

On pose Y=2X+1+ε,Y = 2X + 1 + \varepsilon, où XX suit la loi uniforme sur [0,1][0, 1] et ε\varepsilon la loi normale centrée d'écart-type 0,50{,}5, indépendante de XX.

Calculer la corrélation théorique, puis simuler n=10 000n = 10\,000 couples et comparer.

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

Ajustement par transformation 2

Exercice 6. Un modèle exponentiel ★★

Classiques de khôlle et concours · 25 min · Niveau écrit EDHEC

Le chiffre d'affaires sur les années t=0t = 0 à 55 vaut 100,122,149,182,222,271.100, \quad 122, \quad 149, \quad 182, \quad 222, \quad 271. Justifier un modèle y=Cekty = C e^{kt}, estimer CC et kk en Python, interpréter kk et discuter une prévision pour t=8t = 8.

Voir le début du corrigé
  1. Les rapports successifs valent environ 1,22 et restent presque constants : croissance à taux constant, donc modèle exponentiel.

La suite du corrigé dans Sup et Spé+ : essai gratuit 7 jours.

Exercice 7. Comparer des transformations, élasticité ★★

Classiques de khôlle et concours · 20 min · Niveau écrit ESSEC

Pour dix entreprises, on relève l'effectif LL et la production QQ, strictement positifs.

Écrire une fonction affichant rr pour les modèles affine, exponentiel et puissance.

Le modèle puissance l'emporte, avec une pente de 0,70{,}7.

Interpréter.

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

Fiche de cours rédigée à partir du programme officiel de la voie EC, enseignement annuel d'informatique et algorithmique de seconde année, partie I « Programme du troisième semestre », paragraphe 3 « Statistiques descriptives bivariées ». Elle accompagne le chapitre de mathématiques du troisième semestre consacré aux statistiques bivariées. Le programme demande de tracer le nuage de points et les droites de régression, et signale que l'on pourra effectuer des pré-transformations pour se ramener au cas linéaire.