Module Stats
Ouvre une fiche au moment où tu bloques sur un calcul Python ou une interprétation statistique. Exécute le code Python dans ton environnement de travail. Ces groupes rassemblent des appuis ; ils ne fixent pas l’ordre des séances.
14 ressources, 93 minutes de lecture au total.
Distributions et hypothèses
Examiner une distribution, mesurer une relation ou interpréter un test : choisis l’appui qui correspond au calcul demandé.
- BC02Lire une loi normale et ses paramètresComparer un lot observé au modèle choisi, puis prévoir l’effet de la moyenne et de l’écart-type sur la courbe.7 min4 sectionsQCM de 5 questions
- BC02Mesurer et interpréter une corrélationPrévoir le signe, calculer une corrélation sur Olist, l'interpréter avec sa population et distinguer association et causalité.7 min5 sections
- BC02Lire la p-valeur d'un test de moyennesÉcrire les hypothèses et le seuil, exécuter un test t de Welch sur deux échantillons Olist et limiter la décision à ce que permet la p-valeur.6 min4 sections
Quand un nombre ou le code bloque
Des aides facultatives pour lire une écriture numérique ou vérifier le calcul exécuté dans un carnet Python.
- BC02Lire et écrire les puissances de dixDévelopper une puissance de dix, lire un exposant négatif et vérifier la valeur d’un nombre écrit avec e.4 min4 sections
- BC02Compter, mesurer ou choisirDistinguer variable discrète, grandeur continue et catégorie ordonnée sans se fier au seul type Python.7 min5 sectionsQCM de 5 questions
- BC02Choisir comment représenter un nombre à virguleRelier les nombres flottants à un choix de représentation, contrôler une comparaison et décider quand arrondir.7 min5 sectionsQCM de 5 questions
- BC01BC02Recalculer après avoir changé une variableDistinguer le code écrit, les valeurs en mémoire et les résultats affichés, puis rejouer un carnet Python depuis le début.4 min4 sectionsQCM de 5 questions
- BC01Transformer un calcul de notebook en script testéSéparer calcul, données et tests dans trois fichiers, faire échouer une règle de frontière puis relancer le script dans une nouvelle exécution de Python.10 min7 sectionsQCM de 5 questions
Quand l’interprétation bloque
Des aides facultatives pour examiner les données, comparer les résumés et préciser ce qu’un résultat permet de conclure.
- BC02Choisir un modèle de distribution à examinerRelier normale, lognormale et exponentielle aux valeurs possibles et aux hypothèses sur le phénomène, puis contrôler des simulations.5 min3 sectionsQCM de 5 questions
- BC02Comparer moyenne, médiane et quantilesCalculer plusieurs repères sur les prix Olist, lire leur distribution et vérifier ce qu'un résumé permet de comparer.13 min5 sectionsQCM de 6 questions
- BC02BC06Examiner les données manquantes avant d’annoncer une moyenneDistinguer notes disponibles et attendues, encadrer une moyenne incomplète et examiner des explications possibles sans attribuer de valeurs aux absences.6 min4 sections
- BC02BC06Regarder les points avant de conclureTracer les séries d’Anscombe et comparer leurs formes malgré des moyennes proches, puis vérifier sur un autre relevé.5 min3 sections
- BC02BC04Tester une hypothèse avec des donnéesÉcrire une attente avant le calcul, comparer les groupes avec leurs effectifs et distinguer constat descriptif et cause possible.7 min5 sectionsQCM de 6 questions
- BC02BC06Quand le total inverse la comparaisonComparer les taux par catégorie et au total, modifier les effectifs et garder la composition des groupes avec le constat.5 min3 sections
Les étiquettes BC01 à BC06
Ce sont les blocs de compétences du titre RNCP, la grille sur laquelle le jury évalue. Chaque ressource porte le bloc qu'elle sert.
- BC01Collecter et traiter les données
- BC02Analyser et synthétiser
- BC04Mener un projet, éthique et RGPD
- BC06Tableaux de bord et visualisation