Le cours
Résumé en cinq points
- ==Le nuage de points se trace avec
scatter, jamais avecplot, et il se regarde avant tout calcul.== - 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.
- 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 et et vaut en valeur absolue si et seulement si les points sont alignés.
- La droite de régression de en a pour pente la covariance divisée par la variance de , lorsque celle-ci est non nulle, et elle passe par le point moyen.
- 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.
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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 et ont la même longueur .
Écrire moyenne(), puis covariance(, ) avec une seule boucle, puis regression(, ) qui renvoie pente et ordonnée à l'origine et signale une variance de nulle.
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Technique accumuler des sommes, puis appliquer Koenig-Huygens.
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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
- La boucle accumule en un passage les sommes des xi, des yi et des xi yi.
- Koenig-Huygens donne la covariance à partir de ces trois sommes.
- La variance de x est covariance(x, x).
- 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 Calculer et les deux droites de régression, puis vérifier la relation entre les pentes.
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- xbarre = 3, ybarre = 5. Écarts de x : (−2, −1, 0, 1, 2). …
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Exercice 5. Les moindres carrés par le point critique ★★
Classiques de khôlle et concours · 30 min · Niveau écrit emlyon
Les ne sont pas tous égaux.
On pose Trouver le point critique de et montrer que c'est un minimum global unique.
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- ∂G/∂b = −2 Σ (yi − a xi − b) et ∂G/∂a = −2 Σ xi(yi − a xi − b).
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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.
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- Sans le dernier point : xbarre = ybarre = 0,5, moyenne des xi yi = 0,25, donc sxy = 0 et r = 0.
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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.
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- Par définition, r = sxy/(sx sy) est la moyenne des ui vi.
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Exercice 8. Simulation et corrélation théorique ★★
Classiques de khôlle et concours · 30 min · Niveau écrit HEC ou ESSEC
On pose où suit la loi uniforme sur et la loi normale centrée d'écart-type , indépendante de .
Calculer la corrélation théorique, puis simuler couples et comparer.
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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 à vaut Justifier un modèle , estimer et en Python, interpréter et discuter une prévision pour .
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- Les rapports successifs valent environ 1,22 et restent presque constants : croissance à taux constant, donc modèle exponentiel.
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Exercice 7. Comparer des transformations, élasticité ★★
Classiques de khôlle et concours · 20 min · Niveau écrit ESSEC
Pour dix entreprises, on relève l'effectif et la production , strictement positifs.
Écrire une fonction affichant pour les modèles affine, exponentiel et puissance.
Le modèle puissance l'emporte, avec une pente de .
Interpréter.
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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.