Eléments de correction

Travail préalable avant de répondre aux questions : Classer par ordre croissant les données brutes du tableau

LIST 1	LIST 2
données	nombre de répétition
9,55	1
9,59	1
9,68	1
9,79	1
9,83	1
9,91	1
9,92	1
9,95	2
10,08	1
10,15	1
10,16	1
10,18	1
10,20	2
10,33	1
10,36	1
10,38	1
10,39	1
10,40	1

Saisir les données classées dans le module « STAT » de la calculatrice.

Lire les résultats :

étendue e = valeur max – valeur min soit e = 10,40 – 9,55 soit e = 0,85 kg

moyenne m = 10,047 soit m = 10,05 kg à 10^-2 près

médiane med = 10,115 kg

écart-type σ _x = 0,273 soit σ _x = 0,27 kg à 10^-2 près

Interprétation des indicateurs

Lot N°1 de caissettes (Maria)	Lot N°2 de caissettes (Jean)
e = 0,85 kg m = 10,05 kg σ x = 0,27 kg	e = 1,80 kg m = 9,95 kg σ x = 0,52 kg

Rappel de cours : Plus l’écart-type σ _x est petit, plus les valeurs (des 20 colis) se concentrent autour de la moyenne m.

Le lot N°1 de Maria présente une moyenne m plus élevée que le lot N°2 de Jean. Par conséquent, les colis du lot N°1 de Maria son plus lourd que les colis du lot N°2 de Jean. La première affirmation de jean est donc fausse.

Le lot N°1 de Maria est plus homogène que le lot N°2 de Jean car l’écart-type du lot N°1 et plus petit que l’écart-type du lot N°2 de Jean. La seconde affirmation de jean est donc fausse.