Question
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On considère un échantillon de 20 utilisateurs de téléphones intelligents pour loquel on a observéla variable \( X \) : Ie nombre de mimutes d'utilisation parjour Voici los données de l'échantillon: \( \mathbf{1 , 9 , 1 0 , 1 0 , 1 5 , 1 5 , 2 0 , 2 0 , 2 5 , 2 5 , 3 0 , 3 0 , 3 5 , 3 5 , 4 0 , 4 0 , 4 5 , 4 5 , 1 2 0 , 2 0 0} \) a) Déterninez les seuils en dessous desquels un nombre de minutes est considèré comme extrènement faible et au-delả desquels il est considéré comme extrémement élevé, selon la méthode des quartiles. (2 points charum)

Ask by Weaver Sherman. in Canada
Jan 27,2025

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Los umbrales son: - **Extremadamente bajos**: No hay valores. - **Extremadamente altos**: Más de 90 minutos.

Solution

Para determinar los umbrales que definen valores **extremadamente bajos** y **extremadamente altos** utilizando el método de los cuartiles, seguimos los siguientes pasos: 1. **Ordenar los datos** (ya están ordenados): \[ 1, \ 9, \ 10, \ 10, \ 15, \ 15, \ 20, \ 20, \ 25, \ 25, \ 30, \ 30, \ 35, \ 35, \ 40, \ 40, \ 45, \ 45, \ 120, \ 200 \] 2. **Calcular el primer cuartil (Q1)**: - Para 20 datos, Q1 es la mediana de los primeros 10 valores. - \( Q1 = \frac{15 + 15}{2} = 15 \) 3. **Calcular el tercer cuartil (Q3)**: - Q3 es la mediana de los últimos 10 valores. - \( Q3 = \frac{45 + 45}{2} = 45 \) 4. **Calcular el rango intercuartílico (IQR)**: \[ IQR = Q3 - Q1 = 45 - 15 = 30 \] 5. **Determinar los umbrales**: - **Extremadamente bajo**: \( Q1 - 1.5 \times IQR = 15 - 1.5 \times 30 = 15 - 45 = -30 \) - Como el tiempo no puede ser negativo, no hay valores considerados extremadamente bajos. - **Extremadamente alto**: \( Q3 + 1.5 \times IQR = 45 + 1.5 \times 30 = 45 + 45 = 90 \) **Conclusión**: - **Valores extremadamente bajos**: No existen en este conjunto de datos. - **Valores extremadamente altos**: Cualquier valor **superior a 90 minutos** es considerado extremadamente alto según el método de los cuartiles.

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The Deep Dive

Pour déterminer les seuils des valeurs extrêmes en utilisant la méthode des quartiles, nous devons d'abord classer les données de l'échantillon et calculer les quartiles. Dans cet échantillon, les données ordonnées sont : \( 1, 1, 1, 9, 10, 10, 15, 15, 20, 20, 25, 25, 30, 30, 35, 35, 40, 40, 45, 120, 200 \). Le premier quartile \( Q_1 \) est la valeur à la position \( (n+1)/4 \), où n est le nombre d'observations. Ici, \( n = 20 \), donc \( (20+1)/4 = 5.25 \). Ainsi, \( Q_1 \) se trouve entre les 5ème et 6ème valeurs. En faisant une interpolation, nous avons : \[ Q_1 = (10 - 9) \times 0.25 + 9 = 9.25 \] Le troisième quartile \( Q_3 \) est à la position \( 3(n+1)/4 \). Par conséquent, \( 3(20+1)/4 = 15.75 \). Cela se trouve entre les 15ème et 16ème valeurs : \[ Q_3 = 40 + (40 - 35) \times 0.75 = 40 + 3.75 = 43.75 \] Les seuils extrêmes sont définis comme suit : - Un nombre de minutes est considéré comme extrêmement faible si \( X < Q_1 - 1.5 \times IQR \) (où \( IQR = Q_3 - Q_1 \)). - Un nombre de minutes est considéré comme extrêmement élevé si \( X > Q_3 + 1.5 \times IQR \). Calculons maintenant \( IQR \) : \[ IQR = Q_3 - Q_1 = 43.75 - 9.25 = 34.5 \] Donc : - Seuil faible : \( Q_1 - 1.5 \times IQR = 9.25 - 51.75 = -42.5 \) - Seuil élevé : \( Q_3 + 1.5 \times IQR = 43.75 + 51.75 = 95.5 \) Ainsi, un nombre de minutes d'utilisation est considéré comme extrêmement faible si inférieur à -42.5 (ce qui n’est pas réalisable) et extrêmement élevé si supérieur à 95.5 minutes.

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