bac pro MS / Statistiques à deux variables / Statistiques à deux variables
Chapitre 1
Vous travaillez pour DOM Sécurité Mayotte (Kaweni). Selon le ministère de l'Intérieur, les cambriolages ont augmenté de 26 % à Mayotte en 2025 : la demande d'interventions (rondes supplémentaires, levées de doute, main courante) ne cesse de monter, et le responsable planning veut anticiper le nombre d'interventions pour ajuster les effectifs. Il vous donne le nombre moyen d'interventions par mois depuis le début de l'année.
| Mois (x) | 1 | 3 | 6 | 9 | 12 |
|---|---|---|---|---|---|
| Interventions (y) | 15,5 | 22,5 | 33 | 43,5 | 54 |
En reportant ces points sur un graphique, on obtient un nuage qui monte à peu près régulièrement : un ajustement affine est adapté.
Entre ces points toi-même dans l'écran Statistiques → Données de la calculatrice ci-dessous (une colonne par variable), puis passe à l'écran Régression pour voir la droite d'ajustement — tu dois retrouver y = 3,5x + 12.
| N | Mois | Interv. |
|---|---|---|
| 1 | ||
| 2 | ||
| 3 | ||
| 4 | ||
| 5 |
La calculatrice (ou le tableur), à partir de ces points, donne la droite d'ajustement : y = 3,5x + 12. On n'a pas besoin de refaire ce calcul à la main : on l'utilise directement.
Interpoler : estimer une valeur entre deux points déjà mesurés. Extrapoler : estimer une valeur en dehors de la période mesurée — c'est moins sûr, on suppose que la tendance se poursuit.
Trace écrite
Quand un nuage de points monte ou descend à peu près régulièrement, on choisit un ajustement affine : y = ax + b, donné par la calculatrice ou le tableur (on ne le recalcule pas à la main).
Interpoler : estimer une valeur entre deux mesures. Extrapoler : estimer une valeur en dehors de la période mesurée — moins fiable, car on suppose que la tendance continue à l'identique.
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