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1. Les observations et le modèle aléatoire.

1.2.3. Exemples : première partie.

Nous donnons des exemples concrets qui seront utilisés par la suite pour illuster les différentes procédures statistiques que nous étudions dans ce site.

Exemple 1 : Absences. Dans une entreprise nous avons relevé, durant \(250\) jours, le nombre de personnes absentes chaque jour. Ces données se trouvent sous forme de classeur LibreOffice dans le fichier Absences.ods ou encore directement dans l’environnement de travail R Absences.RData dans le tableau Donnees. Après ouverture de cet environnement nous affichons les observations, rangées sur \(6\) lignes correspondant à \(37\) jours chacune et une ligne pour les \(28\) jours restants :

Donnees

Réponse de R:

[1] 1 2 0 0 2 5 6 3 2 1 4 2 2 6 3 2 3 4 3 2 4 2 1 3 4 5 4 1 2 4 4 3 5 3 2 0 2
[38] 1 3 2 1 1 3 5 3 1 2 2 0 2 2 3 1 0 2 3 1 3 4 0 3 3 3 1 3 1 4 2 3 3 1 2 3 4
[75] 3 1 5 3 1 1 2 1 6 3 3 1 1 2 2 7 3 1 0 6 1 0 5 1 2 1 4 3 1 2 2 0 2 0 2 5 1
[112] 2 3 3 2 3 3 2 0 1 2 1 2 2 0 1 3 0 5 1 4 2 2 4 3 2 4 3 3 3 4 4 0 2 5 4 3 1
[149] 3 1 4 1 5 3 2 1 3 0 2 3 2 4 2 4 2 3 4 1 1 0 3 3 3 1 6 2 0 4 1 1 2 1 7 1 5
[186] 1 3 4 4 6 4 2 2 2 1 1 2 2 2 4 6 1 2 3 3 2 5 0 1 5 6 2 1 2 2 2 1 0 1 3 1 1
[223] 0 1 5 3 3 1 2 1 2 0 2 0 2 0 5 2 2 4 7 2 2 1 2 2 1 1 5 1

Exemple 2 : Durées. Nous étudions la durée de vie d’un équipement auquel nous avons appliqué un nouveau procédé qui permet de prolonger cette durée de vie. Nous observons la durée de vie de \(50\) de ces équipements fabriqués avec le nouveau procédé. Ces données se trouvent sous forme de classeur LibreOffice dans le fichier Durees.ods ou encore directement dans l’environnement de travail R Durees.RData dans le tableau Donnees. Voici les résultats des observations lues dans R et présentés en \(3\) lignes de \(15\) observations chacune et une ligne avec les cinq dernières observations :

Donnees

Réponse de R:

[1] 2.96 2.75 3.75 2.66 3.05 3.91 3.03 5.51 3.28 2.68 2.86 3.05 3.03 3.74 3.11
[16] 6.21 2.71 2.71 4.51 2.79 2.62 3.32 3.72 2.77 2.78 2.92 2.61 2.67 2.51 3.04
[31] 3.47 2.68 2.71 3.38 2.99 3.27 2.61 2.74 2.70 2.71 2.66 5.59 2.74 3.05 2.54
[46] 2.61 3.14 3.03 2.52 3.04

Exemple 3 : Arrêts. Nous observons une chaîne de production durant \(n=1000\) périodes de huit heures. Durant chaque période, nous avons noté le nombre d’arrêts de la chaîne. Ces données se trouvent sous forme de classeur LibreOffice dans le fichier Arrets.ods ou encore directement dans l’environnement de travail R Arrets.RData dans le tableau Donnees. Voici les \(150\) premières observations lues dans R.

[1] 0 0 1 1 2 0 0 1 1 2 0 0 2 2 2 2 0 0 1 0 0 1 0 0 2 2 0 0 0 1 1 1 2 0 1 2 0
[38] 2 0 1 1 1 1 1 0 2 0 0 1 3 2 0 2 1 0 0 0 2 0 2 0 1 0 0 1 2 0 1 0 0 2 0 0 2
[75] 1 0 1 0 2 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 2 0 0 1 1 1 0 1 0 1
[112] 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 2 2 1 2 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 3 0 0 1 2 0 0
[149] 1 0

Exemple 4 : Dosages. Nous prélevons au hasard sur une chaîne de production d’une usine pharmaceutique \(n=150\) flacons et nous dosons la substance contenue dans ces flacons. Les résultats de ces dosages se trouvent sous forme de classeur LibreOffice dans le fichier Dosage.ods ou encore directement dans l’environnement de travail R Dosages.RData dans le tableau Donnees. Voici les \(150\) observations lues dans R.

[1] 576 580 571 577 572 574 572 573 575 571 574 577 573 576 574 575 576 574
[19] 569 575 573 575 575 573 577 573 572 577 574 568 573 573 576 573 576 573
[37] 572 568 578 575 575 570 575 578 571 575 569 573 576 572 573 568 575 580
[55] 576 574 575 581 575 575 572 574 568 579 579 569 576 581 572 575 577 575
[73] 579 575 580 573 568 574 570 576 579 577 577 575 572 576 568 572 577 571
[91] 572 571 578 569 576 577 574 574 577 578 569 577 572 573 576 572 579 579
[109] 571 576 582 575 570 574 573 575 576 580 574 576 576 576 577 572 573 579
[127] 572 571 572 575 573 571 571 571 577 575 576 576 569 578 573 578 574 577
[145] 571 575 574 575 573 574
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