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      <title>les statistiques  by lienzo nimat</title>
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      <description></description>
      <language>en-us</language>
      <pubDate>2023-12-20 14:11:54 UTC</pubDate>
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         <title></title>
         <author>nlienzo2</author>
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         <description><![CDATA[<p>les statistique </p>]]></description>
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         <pubDate>2023-12-20 14:18:24 UTC</pubDate>
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         <title></title>
         <author>nlienzo2</author>
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         <description><![CDATA[<p>différent type des donnée?</p>]]></description>
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         <pubDate>2023-12-20 14:19:10 UTC</pubDate>
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         <title></title>
         <author>nlienzo2</author>
         <link>https://padlet.com/nlienzo2/gzd9dlctbkv4e40n/wish/2830735983</link>
         <description><![CDATA[<p>lorsqu'on analyse des donnée on peux les séparer an deux group QUALITIVES et QUANTITIVES</p><p><br></p><p>QUANTITIVES: s'est une façon de mesurer une valeur numérique comme l'âge ou la revenue. </p><p>QUALITIVES: s'est les variable que on ne peux pas mesurer avec des nombre comme la satisfactions ou l'importance (les émotions)</p><p><br></p>]]></description>
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         <pubDate>2023-12-20 14:22:52 UTC</pubDate>
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         <title></title>
         <author>nlienzo2</author>
         <link>https://padlet.com/nlienzo2/gzd9dlctbkv4e40n/wish/2830744053</link>
         <description><![CDATA[<p>on peux aussi les séparer en trois group de donnée.  Les données brutes, Les données condensées et Les donnée groupées.</p><p><br></p><p>Données brutes: des données différent un de l'autre. comme combien d'heure par jour que tu joue des jeux vidéo out le montant de café vendue par jour a un Starbucks. </p><p><br></p><p>Données condensées: lorsqu'on a une grand distribution de donnée et que plusieurs d'entre eux se retrouve plus qu'une fois. comme les reviens sur un produit sur Amazon 1-5 étoiles. </p><p><br></p><p>Données groupées: groupées par classes quand il a une grand distribution de données avec des valeur différent. comme le salaire de tout les employer de walmart.</p>]]></description>
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         <pubDate>2023-12-20 14:31:37 UTC</pubDate>
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         <title>le biais </title>
         <author>nlienzo2</author>
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         <description><![CDATA[<p>le monde des statistiques n'es pas parfait il a aussi de la biais humaine dans le mix. </p><p>descriptions: un facteur qui chance les résulta d'une enquêtes causer par les préférence du professionnelle. </p><p><br></p><p>exemple: seulement prendre des résulta très riches dans un recherche sur la pauvreté pour rendre l'apparence plus riches de leur payes. </p><p><br></p><p>effets: sa rend le monde ignorant sur le sujet spésifique et donne de mauvaise penser au reste du monde et pourrait enlever de l'aide au personne en besoin.</p>]]></description>
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         <pubDate>2023-12-20 14:40:10 UTC</pubDate>
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         <title>tendance central</title>
         <author>nlienzo2</author>
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         <description><![CDATA[]]></description>
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         <pubDate>2023-12-20 14:43:32 UTC</pubDate>
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         <title>Mode</title>
         <author>nlienzo2</author>
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         <description><![CDATA[<p>définitions: la mode est la valeur la plus fréquents dans les statistique. (le numéro le plus haut)</p><p><br></p><p>exemple: il a 35 personne qui préfère faire leur shopping au Walmart, 12 au Sobeys et 41 au Costco donc Costco est la mode est Costco. </p><p><br></p><p>avantage: il peux être utiles pour connaître le produit les plus utiliser et pour séparer les données en plus populaire a moins.</p><p><br></p><p>désavantage: on n'e peux pas l'utiliser pour calculer la moyenne ou pour trouver le centre des données.</p>]]></description>
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         <pubDate>2023-12-20 14:51:07 UTC</pubDate>
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         <title>Moyenne </title>
         <author>nlienzo2</author>
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         <description><![CDATA[<p>Définitions: S'est une façon de résumer les données dans un seul nombre.</p><p><br></p><p>exemple: calculer t'es notes pour l'école comme j'ai un 99 en math un 92 en géo un 82 en espagnol un 91 en anglais et un 97 en finance j'ai une moyenne de 92%.</p><p><br></p><p>avantage: on peux utiliser tout les valeur et s'est très utiliser a travers la math.</p><p> </p><p>désavantage: on a besoin de tout les valeur et il peux facilement se faire changer avec des hausse valeur.  </p>]]></description>
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         <pubDate>2023-12-20 14:58:03 UTC</pubDate>
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      </item>
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         <title>Médiane </title>
         <author>nlienzo2</author>
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         <description><![CDATA[<p>définitions: la médiane est le milieu des données dans une statistique.</p><p><br></p><p>exemple j'ai 50 dollars, Samuel a 60, Kaiden a 100, Éric a 40, Louis a 45 la médiane est 50 dollars. </p><p><br></p><p>avantage: il est plus facile a trouver et peux aider a avoir pinpoiter la moitié des résulta.</p><p><br></p><p>désavantage: autre que trouver le centre des donner il n'est pas utile pour beaucoup d'autre donc il na pas beaucoup d'utilisation.</p>]]></description>
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         <pubDate>2023-12-21 14:01:53 UTC</pubDate>
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         <title>les dispersion</title>
         <author>nlienzo2</author>
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         <description><![CDATA[<p><br></p><p><br></p>]]></description>
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         <pubDate>2023-12-21 14:04:53 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>l&#39;étendue</title>
         <author>nlienzo2</author>
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         <description><![CDATA[<p>L'étendue est la différence entre la valeur maximal et la valeur minimal.</p><p><br/></p><p>exemple:  7,&nbsp;8, 10, 11, 12, 11, 10, 9, 6, 4, 3, 2, 0, -1, -3, -4, -5, -4, -3, -2, 0, 1,&nbsp;2, 3 (la valeur minimal est -5 et la valeur maximale est 12 donc l'étendue est 17.)</p><p><br/></p><p>avantage: tu n'auras seulement besoin des deux valeur donc tu peux ignorer tout les autre qui est plus facile que avoir besoin de tout les utiliser.</p><p><br/></p><p>désavantage: l'étendue relie a 100% sur les données maximal et minimal donc si s'est donner sont plus difficile a trouver come dans les variable qualitives il deviens plus difficile a utiliser.</p><p><br/></p><p>formule (alloprof)</p>]]></description>
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         <pubDate>2023-12-21 14:12:17 UTC</pubDate>
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      <item>
         <title>l&#39;écart de type</title>
         <author>nlienzo2</author>
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         <description><![CDATA[<p>définitions: l'écart de type est utiliser souvent dans des échantillons sur la population. s'est une mesure de dispersion des donner autour de la moyenne.</p><p><br></p><p>exemple: (1,2,3,4,5) (stdevp) = 1,414</p><p><br></p><p>avantage: il est utile quand on calcule la dispersions de plusieurs échantillons qui on une moyenne semblable un a l'autre.</p><p><br></p><p>désavantage: il est facilement affecter par la taille de l'échantillons car il donne un poids égale a tout les donnée donc si j'ai un numéro beaucoup plus gros que le reste sa va changer la réponse finale par beaucoup.  </p>]]></description>
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         <pubDate>2023-12-21 14:21:11 UTC</pubDate>
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      </item>
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         <title>mesure de position</title>
         <author>nlienzo2</author>
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         <description><![CDATA[]]></description>
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         <pubDate>2023-12-21 14:24:03 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>valeur aberrante </title>
         <author>nlienzo2</author>
         <link>https://padlet.com/nlienzo2/gzd9dlctbkv4e40n/wish/2831733426</link>
         <description><![CDATA[<p>définitions: une valeur aberrante est une valeur qui est tellement éloignée (trop large/trop petit) qu'il est considéré comme une valeur extrême.</p><p><br></p><p>exemple: reps de bench a 225 livre dans la NFL. (5,10,6,9,11,10,12,17,5,7,35) dans cette situation 35 est la valeur aberrante.</p><p><br></p><p>avantage: il aide grandement a trouver des extrême dans l'échantillons ou des erreur qui peuvent changer radicalement la réponse du calcule future. comme éliminer le 1% du monde riche dans les calcule des salaire moyenne canadien.   </p><p><br></p><p>désavantage: les valeur aberrante pourrais facilement influencer les résulta des donnée il pourrait aussi changer l'écart de type si une des données sois vraiment éloigner sa va changer la réponse obtenue par la calcule et si utiliser dans le calcule de salaire moyen au canada il peux donner une réponse fausse.</p>]]></description>
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         <pubDate>2023-12-21 14:41:02 UTC</pubDate>
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         <title>les quartiles </title>
         <author>nlienzo2</author>
         <link>https://padlet.com/nlienzo2/gzd9dlctbkv4e40n/wish/2831737323</link>
         <description><![CDATA[<p><br></p><p>définitions: la division des données de 100 en 4 quartiles égale donc 25 chacun.</p><p><br></p>]]></description>
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         <pubDate>2023-12-21 14:45:38 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>trouver l&#39;interquartiles. </title>
         <author>nlienzo2</author>
         <link>https://padlet.com/nlienzo2/gzd9dlctbkv4e40n/wish/2831739002</link>
         <description><![CDATA[<p>après avoir trouver des données il faut les s'éparer ans sections interquartiles.</p>]]></description>
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         <pubDate>2023-12-21 14:47:43 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>interquartiles </title>
         <author>nlienzo2</author>
         <link>https://padlet.com/nlienzo2/gzd9dlctbkv4e40n/wish/2831746450</link>
         <description><![CDATA[<p>définitions: l'interquartiles est une utiliser pour séparer les données et trouver les valeur aberrante. </p><p><br></p><p>exemple: pour trouver les valeur aberrante on peux utiliser les deux formules ici </p><p>EI qui est Q3-Q1</p><p>puis si la valeur est plus petite </p><p>Q1-1,5(EI)</p><p>si la valeur est plus petite que la somme de cette équations la valeur est aberrante </p><p>si la valeur est plus grande </p><p>Q3+1,5(EI) </p><p>si la valeur est plus grand que la somme de cette équations la valeur est aberrante. </p><p><br></p><p>avantage: on peux facilement trouver les valeur aberrante.</p><p><br></p><p>désavantage: est pas utiles pour beaucoup plus que juste trouver les valeur aberrante. </p><p><br></p>]]></description>
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         <pubDate>2023-12-21 14:57:29 UTC</pubDate>
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      </item>
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         <title>les centiles</title>
         <author>nlienzo2</author>
         <link>https://padlet.com/nlienzo2/gzd9dlctbkv4e40n/wish/2831910473</link>
         <description><![CDATA[<p>définitions: les centiles sont des données divisé en telle façons qui salingue sur une échelle de 0 à 100.</p><p><br></p><p>exemple: si la grandeur d'un jeune est plus ou égale que la moitié des autre jeune dans son paye il est dans le 50ième centiles.</p><p><br></p><p>avantage: les centiles peux facilement données des réponse très précis.</p><p><br></p><p>désavantage: il sont sensible au valeur extrême qui pourrait changer leur définitions et leur interprétations est un peux difficile a comprendre (ex: la charte de hauteur dans les jeune au canada) </p>]]></description>
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         <pubDate>2023-12-21 19:28:28 UTC</pubDate>
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