Mqt2001 tn1

Question 1 : Le type de chaque variable.

Question 2 : L’échelle de chaque variable.

X1, Y, X4 et X5 ont une échelle de rapport donc des données de rapport.  X2 est d’une échelle ordinale et X3 d’une échelle nominale.

Question 3

[pic 1][pic 2]

[pic 3]

1. La moyenne des ventes a significativement augmenté surtout de la deuxième à la troisième année en passant de 13,82$ à 18,93$. Une variable qui passe de 11,06$ la première année à 18,93$ la troisième année a subi une hausse énorme.

1. Mark T peut dire que d’année en année ils ont plus de clients donc les gens dépensent plus avec le temps.
2. L’écart type a également subi une hausse passant de 2,49 la première année à 5,61 donc la dispersion autour de la moyenne également augmenté.

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Question 4.

1. Variable « période de la journée » (X2).

1. Variable « statut de la clientèle » (X3)

1. Diagrammes à barres qui montrent qu’en soirée les ventes ont augmenté à cause de la fluctuation croissante du nombre de visites des femmes actives. Aucun n’est resté intact; le nombre de visite en soirée est passé de 10 à 57 et le nombre de femmes actives est passé de 26 à 64. Les femmes étant plus active, leur disponibilité à changer et est plus orientée vers la soirée.

[pic 4]

1. Les clients de 35 ans et plus dépensent plus, ont plus d’enfants en moyenne que ceux de moins de 35 ans et ont le contact plus facile. Les ventes augmentent avec le temps ce qui veut dire que les clients ne délaissent pas le magasin malgré l’âge. Le nombre d’enfants fluctue, il baisse la deuxième année pour rebondir à la troisième année.

[pic 5]

Deuxième problème.

[pic 6]

[pic 7]

[pic 8]

On peut dire selon le diagramme qu’au cours des dernières années la tendance était de 3 à 4 véhicules par semaine.  Le nombre de véhicule qui est le plus vendu est de 4.

[pic 9]

Le nombre de vente le plus fréquent est la mode qui est de 4.

La médiane est de 3 et elle répartie les données de la série en deux afin qu’au plus 50% lui soient inférieures et qu’au plus 50% lui soient supérieures.

L’intervalle interquartile est la différence entre le premier et le troisième quartile Q3-Q1. C’est l’intervalle entre 25% et 75% des données.

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