Pour calculer l'écart type et l'incertitude type des valeurs données, je vais procéder de la manière suivante :

1. Écart type : L'écart type mesure la dispersion des données par rapport à leur moyenne. La formule de l'écart type ($\sigma$) est :

$\sigma = \sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (x_i - \mu)^2}$

où $N$ est le nombre total de valeurs, $x_i$ est chaque valeur individuelle, et $\mu$ est la moyenne des valeurs.

2. Incertitude type : L'incertitude type, ou erreur-type ($u$), est liée à l'écart type mais prend en compte la taille de l'échantillon. Sa formule est :

$u = \frac{\sigma}{\sqrt{N}}$

Je vais calculer ces deux valeurs pour les données fournies.La moyenne des valeurs données est de 2.0372.

Les résultats des calculs sont les suivants :

• Écart type : $\sigma = 0.0498$
• Incertitude type : $u = 0.00995$

Ces valeurs reflètent la dispersion des données et l'incertitude associée à la moyenne.

Avez-vous des questions ou souhaitez-vous plus de détails ?

Voici 5 questions liées :

1. Que signifie concrètement l'écart type dans cette situation ?
2. Pourquoi l'incertitude type diminue-t-elle avec l'augmentation du nombre de valeurs ?
3. Comment interpréter des valeurs d'écart type élevées ou faibles ?
4. Quelle est la différence entre un écart type d'échantillon et un écart type de population ?
5. Dans quelles situations l'incertitude type est-elle plus importante que l'écart type ?

Conseil : L'incertitude type est utile lorsque vous voulez estimer à quel point la moyenne d'un échantillon reflète bien la moyenne d'une population.