错误代码 Beamer

Question

你能帮帮我吗！我的代码有什么问题？我是初学者！工作还没完成！

\documentclass[10pt]{beamer}
\usepackage[frenchb]{babel}
\usepackage[T1]{fontenc}
\usepackage[latin1]{inputenc}
\usepackage{textcomp}
\usepackage{amsmath,amssymb}
\usepackage{xcolor}
\setbeamersize{text margin left= 0.5cm ,text margin right=0.5cm}
\setbeamersize{text margin top= 0.5cm ,text margin bottom=0.5cm}
\definecolor{trustcolor}{rgb}{0.22,.26,.64}
\usepackage{pifont}
\usepackage{tikz}
\usetheme{Warsaw}


\AtBeginSection[]
{
\begin{frame}
\frametitle{Sommaire}
\tableofcontents[currentsection, 
pausesubsections]
\end{frame}
}
\title{Les Statistiques}
\author{}
\institute{Lyc\'{e}e Agricole Douai}
\date{}
\begin{document}
\begin{frame}%premier frame


\titlepage
\end{frame}%1

\begin{frame}[allowframebreaks]% 2
\frametitle{Introduction }


Dans tout ce chapitre,nous prendrons comme exemple les 4 s\'{e}ries suivantes :
\begin{exampleblock}%le premier block
{\underline{S\'{e}rie A}:Un chimiste a relev\'{e} la temp\'{e}rature d'un liquide lors d'une exp\'{e}rience.\\
Il a obtenu les r\'{e}sultas suivants:\\[0.5cm]}

 \begin{center
\begin{tabular}{*{10}{c}}  61& 62& 63& 64& 68& 71& 73& 77& 80\\
\end{tabular}
\end{center}
\end{exampleblock}




\begin{exampleblock}
{\underline {S\'{e}rie B}:Un professeur de math\'{e}matiques d'une classe de 1\up{\`{e}re} S obtient les notes suivantes:}

\begin{center}


\begin{tabular}{|c|c|c|c|c|c|c|c|}
\hline 
Note $x_{i}$ & 7 & 8 & 9 & 10 & 12 & 13 & 14 \\ 
\hline 
Effectifs $n_{i}$ & 1 & 4 & 5 & 10 & 9 & 8 & 2 \\ 
\hline 
\end{tabular}
\end{center}
\end{exampleblock}%fin du block
\end{frame}
\begin{frame}%3




\begin{alertblock}
{\underline{S\'{e}rie C}:Le tableau ci-contre donne le nombres de personnes par m\'{e}nage en France :}
                   \begin{center}



      \begin{tabular}{|*{6}{c|}}
\hline 
Personnes par m\'{e}nage & 1 & 2 & 3 & 4 & 5 et plus \\ 
\hline 
Fr\'{e}quence & 0,292 & 0,318 & 0,168 & 0,142 & 0,08 \\ 
\hline 
       \end{tabular}
                           \end{center}
                           \end{alertblock}



\begin{alertblock}{\underline{S\'{e}rie D}: Une machine d\'{e}coupe des plaques en aciers.On a mesur\'{e} la longueur des plaques d\'{e}coup\'{e}es et l'on a obtenu le tableau suivant:\\[0.5cm]}


{\renewcommand{\arraystretch}{2.5}}


\begin{tabular}{|p{1.2cm}|c|c|c|c|c|c|}
 \hline 
 \small{ Longueur de la plaque (en cm)}& [97;98[ &  [98;99[ & [99;100[&  [100;101[ & [101;102[ &  [102;103[ \\ 
 \hline 
 Nombres de plaques & 2&  34 & 66 &  102&  80&  6 \\ 
 \hline 
 \end{tabular} 
 \end{alertblock}
\end{frame}

\begin{frame}%4
\frametitle{Moyenne}
Soit une s\'{e}rie statistique d'effectif total N,prenant les valeurs $x_1,x_2,...,x_p$ d'effectifs correspondants $n_1,n_2,...,n_p$. \begin{alertblock}%début
 { \textbf{D\'{e}finition}:}La moyenne de cette s\'{e}rie est not\'{e}e $\overline{x}$  et est d\'{e}finie par: 
\[\overline{x}=\frac{ \sum_{i=1}^{n} n_i x_i}{N}=\frac{n_1x_1+n_2x_2+...+n_ix_i}{N}\]
\end{alertblock}%la fin
\end{frame}%fin du 5 eme frame
\begin{frame} %5
\begin{exampleblock}
 {Remarque:}

{ Dans le cas d'une s\'{e}rie continue, les $x_i$ correspondent au centre des classes.}

 \end{exampleblock}

{\textcolor{trustcolor}{ Application \no 1}: Calculer la Moyenne des s\'{e}ries A,B et D}

 \begin{exampleblock}
{ Propri\'{e}t\'{e}:}


 \[M=f_1 x_1+f_2 x_2+...+f_p x_p=\sum_{i=1}^{n} f_i x_i\] \quad o\`{u} les\quad $f_i$ \quad sont des fr\'{e}quences

 \end{exampleblock}

 En effet,\\[2cm]




 \textcolor{trustcolor}{Application \no 2}: Calculer la moyenne de la  s\'{e}rie C. 
\end{frame}
\begin{frame}%6
\frametitle{M\'{e}diane}
\begin{alertblock}
{D\'{e}finition: }
 On appelle m\'{e}diane d'une s\'{e}rie not\'{e}e Me, le nombre r\'{e}el qui partage la population en deux sous-s\'{e}ries de m\^{e}me effectif, c'est-\`{a}-dire le nombre tel que:
 \begin{itemize}
 \item[\textbullet]  $50 \%$ au moins de la s\'{e}rie ont une valeur inf\'{e}rieure ou \'{e}gale \`{a} Me.
 \item[\textbullet]  $50\% $  au moins de la s\'{e}rie ont une valeur sup\'{e}rieure  ou \'{e}gale \`{a} Me.
 \end{itemize}
 \end{alertblock}

 M\'{e}thode pour calculer la m\'{e}diane:
  \begin{alertblock}
{Cas d'un caract\`{e}re quantitatif discret :}
Soit N le nombre total de donn\'{e}es qu'on ordonne \underline{dans l'ordre croissant:
\begin{itemize}
\item[\textbullet] Lorsque l'effectif total N est \textbf{impair}, la m\'{e}diane Me est le \textbf{terme central},\`{a} savoir le terme de rang $ \frac{N+1}{2}$
\item[\textbullet] Lorsque l'effectif total N est \textbf{pair}, l'usage veut que l'on choisisse pour la m\'{e}diane Me la \textbf{moyenne des deux termes centraux},\`{a} savoir les termes de rang $ \frac{N}{2}$ \quad et\quad  $\frac{N}{2}+1 $
\end{itemize}
\end{alertblock}
\end{frame}

\begin{frame}%7


\textcolor{trustcolor}{Application \no 3:} D\'{e}terminer la m\'{e}diane des  s\'{e}ries A,B et C.\\
\begin{exampleblock}
{Cas d'un caract\`{e}re quantitatif continu}:
La m\'{e}diane correspond \`{a} l'\textbf{abscisse} du point du \textbf{polygone des effectifs} (ou fr\'{e}quences) \textbf{cumul\'{e}(e)s croissant(e)s} d'ordonn\'{e} $\frac{N}{2}$ (ou 0,5 pour les fr\'{e}quences).
\end{exampleblock}

\begin{exampleblock}
{  Remarque:   }    La m\'{e}diane n'est donc pas n\'{e}cessairement une des valeurs de s\'{e}rie.   
\end{exampleblock}
\textcolor{trustcolor}{Application \no 4:}D\'{e}terminer la m\'{e}diane de la  s\'{e}rie D.
\end{frame}

\begin{frame}%8
\frametitle{caract\'{e}ristiques de position non centrale: les quartiles}
\begin{alertblock}
{\textbf{D\'{e}finition}:}
On consid\`{e}re une s\'{e}rie statistique dont les valeurs du caract\`{e}re sont ordonn\'{e}es dans l'ordre croissant:
$x_1\leq x_2\leq \leq...\leq x_n $
{\begin{itemize}
\item[\centerdot]\textbf{Le premier Quartile} not\'{e} \textbf{$Q_1$} d'une s\'{e}rie statistique est la plus petite des valeurs de la s\'{e}rie telle qu'au moins $25\%$ des donn\'{e}es lui soient inf\'{e}rieures ou \'{e}gales.
\item[\centerdot]\textbf{Le troisi\`{e}ime Quartile } not\'{e} \textbf{$Q_3$} d'une s\'{e}rie statistique est la plus petite des valeurs de la s\'{e}rie telle qu'au moins $75\%$ des donn\'{e}es lui soient inf\'{e}rieures ou \'{e}gales.
\end{itemize}
\end{alertblock}
\end{frame}

\begin{frame}%9
\textbf{M\'{e}thode pour d\'{e}terminer les quartiles:}
\begin{exampleblock}{cas d'une s\'{e}rie discr\`{e}te:}

\begin{itemize}
\item[\centerdot]Lorsque l'effectif est un \textbf{multiple de 4}, les quartiles $Q_1$ et $Q_3$ sont respectivement les termes de rang \quad  $ \frac{N}{4} \quad et\quad \frac{3N}{4}$
\item[\centerdot]Lorsque l'effectif n'est \textbf{pas un multiple de 4},les quartiles $Q_1$ et $Q_3$ sontrespectivement les termes de rang $i$, le plus petit entier sup\'{e}rieur ou \'{e}gal \`{a} $\frac{N}{4}$ et de rang $j$, le plus petit entier sup\'{e}rieur ou \'{e}gal \`{a} $\frac{3N}{4}$ .
\end{itemize}
\end{exampleblock}

\textcolor{trustcolor}{Application \no 5:} D\'{e}terminer les quartiles des  s\'{e}ries A,B et C.

\begin{exampleblock}
{Cas d'une s\'{e}rie continue :(Les valeurs sont regroup\'{e}es par classe)}
\begin{itemize}


\item[\centerdot] $ Q_1$ correspond \`{a} l'\textbf{abscisse} du point du \textbf{polygone des effectifs}(ou fr\'{e}quences) \textbf{cumul\'{e}(e)s croissant(e)s} d'ordonn\'{e}e $\frac{N}{4}$ (ou 0,25 pour les fr\'{e}quences).
\item[\centerdot] $Q_3$ correspond \`{a} l'\textbf{abscisse} du point du \textbf{polygone des effectifs}(ou fr\'{e}quences) \textbf{cumul\'{e}(e)s croissant(e)s} d'ordonn\'{e}e $\frac{3N}{4}$ (ou 0,75 pour les fr\'{e}quences).
\end{itemize}
\end{exampleblock}

\end{frame}

\begin{frame}%10

\begin{exampleblock}
{Cas d'une s\'{e}rie continue :(Les valeurs sont regroup\'{e}es par classe)}
\begin{itemize}
\item[\centerdot] $ Q_1$ correspond \`{a} l'\textbf{abscisse} du point du \textbf{polygone des effectifs}(ou fr\'{e}quences) \textbf{cumul\'{e}(e)s croissant(e)s} d'ordonn\'{e}e $\frac{N}{4}$ (ou 0,25 pour les fr\'{e}quences).
\item[\centerdot] $Q_3$ correspond \`{a} l'\textbf{abscisse} du point du \textbf{polygone des effectifs}(ou fr\'{e}quences) \textbf{cumul\'{e}(e)s croissant(e)s} d'ordonn\'{e}e $\frac{3N}{4}$ (ou 0,75 pour les fr\'{e}quences).
\end{itemize}
\end{exampleblock}
\end{frame}

\begin{frame}%11

\begin{exampleblock}
{Cas d'une s\'{e}rie continue :(Les valeurs sont regroup\'{e}es par classe)}
\begin{itemize}
\item[\centerdot] $ Q_1$ correspond \`{a} l'\textbf{abscisse} du point du \textbf{polygone des effectifs}(ou fr\'{e}quences) \textbf{cumul\'{e}(e)s croissant(e)s} d'ordonn\'{e}e $\frac{N}{4}$ (ou 0,25 pour les fr\'{e}quences).
\item[\centerdot] $Q_3$ correspond \`{a} l'\textbf{abscisse} du point du \textbf{polygone des effectifs}(ou fr\'{e}quences) \textbf{cumul\'{e}(e)s croissant(e)s} d'ordonn\'{e}e $\frac{3N}{4}$ (ou 0,75 pour les fr\'{e}quences).
\end{itemize}
\end{exampleblock}
\end{frame}

\begin{frame}%12
\textcolor{trustcolor}{Application \no  6:} D\'{e}terminer les quartiles de la   s\'{e}rie D.\\

\begin{block}{Remarques:}
\begin{itemize}
\item[\centerdot] De nombreuses calculatrices consid\`{e}rent les quartiles comme les m\'{e}dianes des deux s\'{e}ries onbtenues apr\`{e}s avoir partag\'{e} la s\'{e}rie initiale par sa m\'{e}diane, ce qui explique les diff\'{e}rences constat\'{e}es.Dans la pratique,ces diff\'{e}rences ont peu d'importance vu la taille des s\'{e}ries.
\item[\centerdot] De la m\^{e}me fa\c{c}on, on peut d\'{e}finir les d\'{e}ciles d'une s\'{e}rie statistique pour un d\'{e}coupage plus fin.
\end{itemize}
\end{block}
\end{frame}

\begin{frame}
\frametitle{Les d\'{e}ciles}:
\begin{alertblock}
{D\'{e}finition:}\textbf{Le premier d\'{e}cile} est la plus petite valeur de la s\'{e}rie telle qu'au moins 10\% des donn\'{e}es lui soient inf\'{e}rieurres ou \'{e}gales.\\
\textbf{Le neuvi\`{e}me d\'{e}cile} est la plus petite valeur de la s\'{e}rie telle qu'au moins 90\% des donn\'{e}es lui soient inf\'{e}rieurres ou \'{e}gales.
\end{alertblock}
\end{frame}
\begin{frame}
\frametitle{carateristiques de disposition d'une serie statistique}
\begin{exampleblock}
{Etendue:}

D\'{e}finition:\textbf{L'\'{e}tendue} d'une s\'{e}rie not\'{e}e mesure l'\'{e}cart entre la plus grande et la plus petite valeur.
\end{exampleblock}


\textcolor{trustcolor}{Application \no  7:}  D\'{e}terminer l'\'{e}tendue de la s\'{e}rie A.


\end{frame}
\begin{frame}
\frametitle{\'{e}cart interquartile}

\begin{exampleblock}%debut
{D\'{e}finitions:}\textbf{L'intervalle interquartile} est l'intervalle $[Q_1;Q_2]$. \\
\textbf{l'\'{e}cart interquartile} est $Q_3 -Q_1$.
\end{exampleblock}%fin

\begin{block}
{Remarques:}
\begin{enumerate}
\item[\centerdot]l'\'{e}cart interquartile mesure la dispersion des valeurs autours de la m\'{e}diane; plus {l'\'{e}cart est petit, plus les valeurs de la s\'{e}rie appartennant \`{a} l'intervalle interquartile sont concentr\'{e}es autour de la m\'{e}diane.
\item[\centerdot]Contrairement \`{a} l'\'{e}tendue, l'\'{e}cart interquartile \'{e}limine les valeurs extr\^{e}mes qui peuvent \^{e}tre douteuse, cependant il ne tient conte que de $50\%$ de l'effectif.
\end{enumerate}
\end{block}
\end{frame}

\begin{frame}
On peut correctement r\'{e}sumer une s\'{e}rie statistique par le couple : (m\'{e}diane; intervalle interquartile)

\begin{alertblock}
{Diagramme en bo\^{i}te: (bo\^{i}tes  \`{a} moustaches ou \`{a} pattes)\\}
la bo\^{i}te (de largeur arbitraire) repr\'{e}sente $50\%$ (au moins) de l'effectif total.\\
De cette bo\^{i}te s'\'{e}tirent deux moustaches( repr\'{e}sent\'{e}es par des traits) jusqu'au minimum et au maximum.\\

\begin{center}

\begin{tikzpicture}
\draw (-2,0)rectangle(1.5,1);
\draw (-2,0)rectangle(-0.5,1);
\draw (-4,0.5)--(-2,0.5);
\draw (1.5,0.5)--(4,0.5);
\draw (-4,0.4)--(-4,0.6);
\draw (4,0.4)--(4,0.6);
\draw (-4.5,-1.6)--(4.5,-1.6);
\draw(-4,-2) node[below]{Min};             
\draw(-2,-2)node[below]{$Q_1$} ;                        
\draw(-0.5,-2) node[below]{Me};                      
\draw(1.5,-2) node[below] {$Q_3$};                            
\draw(4,-2) node[below] {Max}; 
\draw (-4,-1.5)--(-4,-1.7);
\draw (-2,-1.5)--(-2,-1.7);
\draw (-0.5,-1.5)--(-0.5,-1.7);
\draw (1.5,-1.5)--(1.5,-1.7);
\draw (4,-1.5)--(4,-1.7);            
 \end{tikzpicture}                                   



\end{center}
\end{alertblock}
\begin{exampleblock}
\end{frame}
\begin{frame}
{Ces diagrammes permettent avec uniquement 5 valeurs:}
\begin{itemize}
\item[\ding{226}] D'appr\'{e}hender la fa\c{c}on dont sont r\'{e}parties les effectifs d'une s\'{e}rie statistique

\item[\ding{226}] De comprendre les r\'{e}partitions des effectifs pour des s\'{e}ries relatives  \`{a} un m\^{e}me caract\`{e}re.
\end{itemize}
\end{exampleblock}
\textcolor{trustcolor}{Application \no  9:} Repr\'{e}senter le diagramme en bo\^{i}te de la s\'{e}rie B.
\end{frame}


\end{document}

Answer 1

逐帧注释时，很容易找到这两个编译错误。有两次你忘记了花括号（请参阅我在源代码中的注释）。下次请提供最少的示例。

还剩下两个错误，但编译通过了。下面的源代码指出了这些错误。我不知道这行代码从何而来，所以我把它删掉了。

最后三个警告还好。我经常收到这样的警告，所以不用管了。

\documentclass[10pt]{beamer}
\usepackage[frenchb]{babel}
\usepackage[T1]{fontenc}
\usepackage[latin1]{inputenc}
\usepackage{textcomp}
\usepackage{amsmath,amssymb}
\setbeamersize{text margin left= 0.5cm, text margin right=0.5cm}
%\setbeamersize{text margin top= 0.5cm, text margin bottom=0.5cm}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% this command gives the last two errors. 
% Don't know, what that is. Comment it out and search for solutions!
% Can't find the usage of that line on the internet. Just for left and right.
% Error messages: Package keyval Error: text margin top undefined.
% Error messages: Package keyval Error: text margin bottom undefined.
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

\begin{document}

\begin{frame}[allowframebreaks]% 2
\frametitle{Introduction }

Dans tout ce chapitre,nous prendrons comme exemple les 4 s\'{e}ries suivantes :

    \begin{exampleblock}
    {\underline {S\'{e}rie B}:Un professeur de math\'{e}matiques d'une classe de 1\up{\`{e}re} S obtient les notes suivantes:}

        \begin{center}
        %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
        % You forgot the } at the end of the previous line
        %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
            \begin{tabular}{|c|c|c|c|c|c|c|c|}
                \hline 
                Note $x_{i}$ & 7 & 8 & 9 & 10 & 12 & 13 & 14 \\ 
                \hline 
                Effectifs $n_{i}$ & 1 & 4 & 5 & 10 & 9 & 8 & 2 \\ 
                \hline 
            \end{tabular}
        \end{center}
    \end{exampleblock}%fin du block

\end{frame}

\begin{frame}%6
\frametitle{M\'{e}diane}

 M\'{e}thode pour calculer la m\'{e}diane:
    \begin{alertblock}
{Cas d'un caract\`{e}re quantitatif discret :}
Soit N le nombre total de donn\'{e}es qu'on ordonne \underline{dans l'ordre croissant:}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% You forgot the } at the end of the previous line
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
        \begin{itemize}
            \item[\textbullet] Lorsque l'effectif total N est \textbf{impair}, la m\'{e}diane Me est le \textbf{terme central},\`{a} savoir le terme de rang $ \frac{N+1}{2}$
            \item[\textbullet] Lorsque l'effectif total N est \textbf{pair}, l'usage veut que l'on choisisse pour la m\'{e}diane Me la \textbf{moyenne des deux termes centraux},\`{a} savoir les termes de rang $ \frac{N}{2}$ \quad et\quad  $\frac{N}{2}+1 $
        \end{itemize}
    \end{alertblock}
\end{frame}

\end{document}

更多错误

• 全部\item[\centerdot]必须替换为\item[$\centerdot$]
• 在倒数第三帧（\'{e}cart interquartile）中将两者都更改enumerate为itemize
• 同一帧：{多了一个花括号plus l'\'{e}cart est petit
• \textbf{$...$}不存在。放在数学输入上的文本命令
• de rang \quad $ \frac{N}{4} \quad et\quad \frac{3N}{4}$-- 不要混合文本和内联数学。正确的做法是：de rang $\frac{N}{4}$ et $\frac{3N}{4}$
• 在大多数标题中：语法错误。“：”属于其前面的单词。（在法国至少要留出空格到下一个字符。前面的空格是自动设置的。）
• 框架 13：将“：”放入括号中。\frametitle{Les d\'{e}ciles:}
• 删除\end{exampleblock}第 15 帧末尾的内容（TikZ 那个……）
• 添加\begin{exampleblock}到最后一帧（第16帧）的第二行
• 框架 5：不要混合显示数学和内联数学。$...$内联或\[...\]独立。
• 我认为你可以删除\quad源代码中的所有内容
• 您正在混合\textbullet并$\centerdot$适合您的itemize环境
• 你正在编写带有和不带有空格的单元，有时甚至不同。看看siunitx。它应该是或$50\,\%$或\SI{50}{\percent}

你在这：

\documentclass[10pt]{beamer}
\usepackage[frenchb]{babel}
\usepackage[T1]{fontenc}
\usepackage[latin1]{inputenc}
\usepackage{textcomp}
\usepackage{mathtools}
\usepackage{xcolor}
\setbeamersize{text margin left= 0.5cm ,text margin right=0.5cm}
\definecolor{trustcolor}{rgb}{0.22,.26,.64}
\usepackage{pifont}
\usepackage{tikz}
\usepackage{siunitx}
\usepackage{booktabs}
\usetheme{Warsaw}

\AtBeginSection[]{%
\begin{frame}
\frametitle{Sommaire}
\tableofcontents[%
currentsection, 
pausesubsections]
\end{frame}
}
\title{Les Statistiques}
\author{}
\institute{Lyc\'{e}e Agricole Douai}
\date{}
\begin{document}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{frame} % 1
\titlepage
\end{frame}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{frame}[allowframebreaks] % 2
\frametitle{Introduction}
Dans tout ce chapitre,nous prendrons comme exemple les 4 s\'{e}ries suivantes:
\begin{exampleblock}%le premier block
{\underline{S\'{e}rie A} Un chimiste a relev\'{e} la temp\'{e}rature d'un liquide lors d'une exp\'{e}rience.\\
Il a obtenu les r\'{e}sultas suivants:\\[0.5cm]}
 \begin{center}
\begin{tabular}{*{10}{r}}  61& 62& 63& 64& 68& 71& 73& 77& 80\\
\end{tabular}
\end{center}
\end{exampleblock}
%%%%%%%%%%%%
\begin{exampleblock}
{\underline {S\'{e}rie B}: Un professeur de math\'{e}matiques d'une classe de 1\up{\`{e}re} S obtient les notes suivantes:}
\begin{center}
\begin{tabular}{lrrrrrrr}
\toprule
Note $x_{i}$ & 7 & 8 & 9 & 10 & 12 & 13 & 14 \\  
Effectifs $n_{i}$ & 1 & 4 & 5 & 10 & 9 & 8 & 2 \\ 
\bottomrule 
\end{tabular}
\end{center}
\end{exampleblock}%fin du block
\end{frame}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{frame} % 3
\begin{alertblock}
{\underline{S\'{e}rie C}: Le tableau ci-contre donne le nombres de personnes par m\'{e}nage en France:}
                   \begin{center}
      \begin{tabular}{lrrrrr}
\toprule 
Personnes par m\'{e}nage & 1 & 2 & 3 & 4 & 5 et plus \\  
Fr\'{e}quence & 0,292 & 0,318 & 0,168 & 0,142 & 0,08 \\ 
\bottomrule 
       \end{tabular}
                           \end{center}
                           \end{alertblock}
\begin{alertblock}{\underline{S\'{e}rie D}: Une machine d\'{e}coupe des plaques en aciers.On a mesur\'{e} la longueur des plaques d\'{e}coup\'{e}es et l'on a obtenu le tableau suivant:\\[0.5cm]}
{\renewcommand{\arraystretch}{2.5}}
\begin{tabular}{p{1.2cm}rrrrrr}
 \toprule 
 \small{Longueur de la plaque (en \si{\centi\meter})}&$[97;98[$&$[98;99[$&$[99;100[$&$[100;101[$&$[101;102[$&$[102;103[$\\ 
  \small{Nombres de plaques} & 2&  34 & 66 &  102&  80&  6 \\ 
 \bottomrule 
 \end{tabular} 
 \end{alertblock}
\end{frame}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{frame} % 4
\frametitle{Moyenne}
Soit une s\'{e}rie statistique d'effectif total N,prenant les valeurs $x_1,x_2,\dots ,x_p$ d'effectifs correspondants $n_1,n_2,\dots ,n_p$.
 \begin{alertblock}{\textbf{D\'{e}finition}:} 
La moyenne de cette s\'{e}rie est not\'{e}e $\overline{x}$  et est d\'{e}finie par: 
\[\overline{x}=\frac{ \sum_{i=1}^{n} n_i x_i}{N}=\frac{n_1x_1+n_2x_2+\dots +n_ix_i}{N}\]
\end{alertblock}%la fin
\end{frame}%fin du 4 eme frame
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{frame} % 5
\begin{exampleblock}{Remarque:}
{ Dans le cas d'une s\'{e}rie continue, les $x_i$ correspondent au centre des classes.}
 \end{exampleblock}
%%%%%%%%%%%%
{\textcolor{trustcolor}{ Application \no 1}: Calculer la Moyenne des s\'{e}ries A, B et D}
 \begin{exampleblock}{ Propri\'{e}t\'{e}:}
 \[M=f_1 x_1+f_2 x_2+\dots +f_p x_p=\sum_{i=1}^{n} f_i x_i\]
 o\`{u} les $f_i$ sont des fr\'{e}quences
 \end{exampleblock}
 En effet,\\[2cm]

 \textcolor{trustcolor}{Application \no 2}: Calculer la moyenne de la  s\'{e}rie C. 
\end{frame}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{frame} % 6
\frametitle{M\'{e}diane}
\begin{alertblock}
{D\'{e}finition: }
 On appelle m\'{e}diane d'une s\'{e}rie not\'{e}e Me, le nombre r\'{e}el qui partage la population en deux sous-s\'{e}ries de m\^{e}me effectif, c'est-\`{a}-dire le nombre tel que:
 \begin{itemize}
 \item[\textbullet]  \SI{50}{\percent} au moins de la s\'{e}rie ont une valeur inf\'{e}rieure ou \'{e}gale \`{a} Me.
 \item[\textbullet]  \SI{50}{\percent}  au moins de la s\'{e}rie ont une valeur sup\'{e}rieure  ou \'{e}gale \`{a} Me.
 \end{itemize}
 \end{alertblock}
%%%%%%%%%%%%
 M\'{e}thode pour calculer la m\'{e}diane:
 \begin{alertblock}{Cas d'un caract\`{e}re quantitatif discret:}
Soit N le nombre total de donn\'{e}es qu'on ordonne \underline{dans l'ordre croissant:}
\begin{itemize}
\item[\textbullet] Lorsque l'effectif total N est \textbf{impair}, la m\'{e}diane Me est le \textbf{terme central},\`{a} savoir le terme de rang $\frac{N+1}{2}$
\item[\textbullet] Lorsque l'effectif total N est \textbf{pair}, l'usage veut que l'on choisisse pour la m\'{e}diane Me la \textbf{moyenne des deux termes centraux},\`{a} savoir les termes de rang $ \frac{N}{2}$ et  $\frac{N}{2}+1$
\end{itemize}
\end{alertblock}
\end{frame}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{frame} % 7
\textcolor{trustcolor}{Application \no 3:} D\'{e}terminer la m\'{e}diane des  s\'{e}ries A, B et C.\\
\begin{exampleblock}{Cas d'un caract\`{e}re quantitatif continu:}
La m\'{e}diane correspond \`{a} l'\textbf{abscisse} du point du \textbf{polygone des effectifs} (ou fr\'{e}quences) \textbf{cumul\'{e}(e)s croissant(e)s} d'ordonn\'{e} $\frac{N}{2}$ (ou 0,5 pour les fr\'{e}quences).
\end{exampleblock}
%%%%%%%%%%%%
\begin{exampleblock}{ Remarque:}   
 La m\'{e}diane n'est donc pas n\'{e}cessairement une des valeurs de s\'{e}rie.   
\end{exampleblock}
\textcolor{trustcolor}{Application \no 4:}D\'{e}terminer la m\'{e}diane de la  s\'{e}rie D.
\end{frame}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{frame} % 8
\frametitle{caract\'{e}ristiques de position non centrale: les quartiles}
    \begin{alertblock}
    {\textbf{D\'{e}finition}:}
    On consid\`{e}re une s\'{e}rie statistique dont les valeurs du caract\`{e}re sont ordonn\'{e}es dans l'ordre croissant:
    $x_1\leq x_2\leq \leq\dots \leq x_n $
        \begin{itemize}
        \item[\textbullet]\textbf{Le premier Quartile} not\'{e} $Q_1$ d'une s\'{e}rie statistique est la plus petite des valeurs de la s\'{e}rie telle qu'au moins $25\%$ des donn\'{e}es lui soient inf\'{e}rieures ou \'{e}gales.
        \item[\textbullet]\textbf{Le troisi\`{e}ime Quartile } not\'{e} $Q_3$ d'une s\'{e}rie statistique est la plus petite des valeurs de la s\'{e}rie telle qu'au moins $75\%$ des donn\'{e}es lui soient inf\'{e}rieures ou \'{e}gales.
        \end{itemize}
    \end{alertblock}
\end{frame}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{frame} % 9
\textbf{M\'{e}thode pour d\'{e}terminer les quartiles:}
\begin{exampleblock}{cas d'une s\'{e}rie discr\`{e}te:}

\begin{itemize}
\item[\textbullet]Lorsque l'effectif est un \textbf{multiple de 4}, les quartiles $Q_1$ et $Q_3$ sont respectivement les termes de rang  $\frac{N}{4}$ et $\frac{3N}{4}$
\item[\textbullet]Lorsque l'effectif n'est \textbf{pas un multiple de 4},les quartiles $Q_1$ et $Q_3$ sontrespectivement les termes de rang $i$, le plus petit entier sup\'{e}rieur ou \'{e}gal \`{a} $\frac{N}{4}$ et de rang $j$, le plus petit entier sup\'{e}rieur ou \'{e}gal \`{a} $\frac{3N}{4}$ .
\end{itemize}
\end{exampleblock}
%%%%%%%%%%%%
\textcolor{trustcolor}{Application \no 5:} D\'{e}terminer les quartiles des  s\'{e}ries A, B et C.
\begin{exampleblock}
{Cas d'une s\'{e}rie continue: (Les valeurs sont regroup\'{e}es par classe)}
\begin{itemize}
\item[\textbullet] $ Q_1$ correspond \`{a} l'\textbf{abscisse} du point du \textbf{polygone des effectifs}(ou fr\'{e}quences) \textbf{cumul\'{e}(e)s croissant(e)s} d'ordonn\'{e}e $\frac{N}{4}$ (ou 0,25 pour les fr\'{e}quences).
\item[\textbullet] $Q_3$ correspond \`{a} l'\textbf{abscisse} du point du \textbf{polygone des effectifs}(ou fr\'{e}quences) \textbf{cumul\'{e}(e)s croissant(e)s} d'ordonn\'{e}e $\frac{3N}{4}$ (ou 0,75 pour les fr\'{e}quences).
\end{itemize}
\end{exampleblock}
\end{frame}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{frame} % 10
\begin{exampleblock}
{Cas d'une s\'{e}rie continue: (Les valeurs sont regroup\'{e}es par classe)}
\begin{itemize}
\item[\textbullet] $ Q_1$ correspond \`{a} l'\textbf{abscisse} du point du \textbf{polygone des effectifs}(ou fr\'{e}quences) \textbf{cumul\'{e}(e)s croissant(e)s} d'ordonn\'{e}e $\frac{N}{4}$ (ou 0,25 pour les fr\'{e}quences).
\item[\textbullet] $Q_3$ correspond \`{a} l'\textbf{abscisse} du point du \textbf{polygone des effectifs}(ou fr\'{e}quences) \textbf{cumul\'{e}(e)s croissant(e)s} d'ordonn\'{e}e $\frac{3N}{4}$ (ou 0,75 pour les fr\'{e}quences).
\end{itemize}
\end{exampleblock}
\end{frame}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{frame} % 11
\begin{exampleblock}{Cas d'une s\'{e}rie continue: (Les valeurs sont regroup\'{e}es par classe)}
\begin{itemize}
\item[\textbullet] $ Q_1$ correspond \`{a} l'\textbf{abscisse} du point du \textbf{polygone des effectifs}(ou fr\'{e}quences) \textbf{cumul\'{e}(e)s croissant(e)s} d'ordonn\'{e}e $\frac{N}{4}$ (ou 0,25 pour les fr\'{e}quences).
\item[\textbullet] $Q_3$ correspond \`{a} l'\textbf{abscisse} du point du \textbf{polygone des effectifs}(ou fr\'{e}quences) \textbf{cumul\'{e}(e)s croissant(e)s} d'ordonn\'{e}e $\frac{3N}{4}$ (ou 0,75 pour les fr\'{e}quences).
\end{itemize}
\end{exampleblock}
\end{frame}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{frame}%12
\textcolor{trustcolor}{Application \no  6:} D\'{e}terminer les quartiles de la   s\'{e}rie D.\\

\begin{block}{Remarques:}
\begin{itemize}
\item[\textbullet] De nombreuses calculatrices consid\`{e}rent les quartiles comme les m\'{e}dianes des deux s\'{e}ries onbtenues apr\`{e}s avoir partag\'{e} la s\'{e}rie initiale par sa m\'{e}diane, ce qui explique les diff\'{e}rences constat\'{e}es.Dans la pratique,ces diff\'{e}rences ont peu d'importance vu la taille des s\'{e}ries.
\item[\textbullet] De la m\^{e}me fa\c{c}on, on peut d\'{e}finir les d\'{e}ciles d'une s\'{e}rie statistique pour un d\'{e}coupage plus fin.
\end{itemize}
\end{block}
\end{frame}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{frame} % 13
\frametitle{Les d\'{e}ciles:}
\begin{alertblock}{D\'{e}finition:}\textbf{Le premier d\'{e}cile} est la plus petite valeur de la s\'{e}rie telle qu'au moins 10\% des donn\'{e}es lui soient inf\'{e}rieurres ou \'{e}gales.\\
\textbf{Le neuvi\`{e}me d\'{e}cile} est la plus petite valeur de la s\'{e}rie telle qu'au moins 90\% des donn\'{e}es lui soient inf\'{e}rieurres ou \'{e}gales.
\end{alertblock}
\end{frame}
\begin{frame}
\frametitle{carateristiques de disposition d'une serie statistique}
\begin{exampleblock}{Etendue:}
D\'{e}finition: \textbf{L'\'{e}tendue} d'une s\'{e}rie not\'{e}e mesure l'\'{e}cart entre la plus grande et la plus petite valeur.
\end{exampleblock}
\textcolor{trustcolor}{Application \no  7:}  D\'{e}terminer l'\'{e}tendue de la s\'{e}rie A.
\end{frame}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{frame} % 14
\frametitle{\'{e}cart interquartile}
\begin{exampleblock}{D\'{e}finitions:}
\textbf{L'intervalle interquartile} est l'intervalle $[Q_1;Q_2]$. \\
\textbf{l'\'{e}cart interquartile} est $Q_3 -Q_1$.
\end{exampleblock}%fin
%%%%%%%%%%%%
\begin{block}{Remarques:}
\begin{itemize}
\item[\textbullet] l'\'{e}cart interquartile mesure la dispersion des valeurs autours de la m\'{e}diane; plus l'\'{e}cart est petit, plus les valeurs de la s\'{e}rie appartennant \`{a} l'intervalle interquartile sont concentr\'{e}es autour de la m\'{e}diane.
\item[\textbullet] Contrairement \`{a} l'\'{e}tendue, l'\'{e}cart interquartile \'{e}limine les valeurs extr\^{e}mes qui peuvent \^{e}tre douteuse, cependant il ne tient conte que de \SI{50}{\percent} de l'effectif.
\end{itemize}
\end{block}
\end{frame}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{frame} % 15
On peut correctement r\'{e}sumer une s\'{e}rie statistique par le couple: (m\'{e}diane; intervalle interquartile)

\begin{alertblock}{Diagramme en bo\^{i}te: (bo\^{i}tes  \`{a} moustaches ou \`{a} pattes)\\}
la bo\^{i}te (de largeur arbitraire) repr\'{e}sente \SI{50}{\percent} (au moins) de l'effectif total.\\
De cette bo\^{i}te s'\'{e}tirent deux moustaches( repr\'{e}sent\'{e}es par des traits) jusqu'au minimum et au maximum.\\
\begin{center}
\begin{tikzpicture}
\draw (-2,0)rectangle(1.5,1);
\draw (-2,0)rectangle(-0.5,1);
\draw (-4,0.5)--(-2,0.5);
\draw (1.5,0.5)--(4,0.5);
\draw (-4,0.4)--(-4,0.6);
\draw (4,0.4)--(4,0.6);
\draw (-4.5,-1.6)--(4.5,-1.6);
\draw(-4,-2) node[below]{Min};             
\draw(-2,-2)node[below]{$Q_1$} ;                        
\draw(-0.5,-2) node[below]{Me};                      
\draw(1.5,-2) node[below] {$Q_3$};                            
\draw(4,-2) node[below] {Max}; 
\draw (-4,-1.5)--(-4,-1.7);
\draw (-2,-1.5)--(-2,-1.7);
\draw (-0.5,-1.5)--(-0.5,-1.7);
\draw (1.5,-1.5)--(1.5,-1.7);
\draw (4,-1.5)--(4,-1.7);
\end{tikzpicture}
\end{center}
\end{alertblock}
\end{frame}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{frame} % 16
\begin{exampleblock}{Ces diagrammes permettent avec uniquement 5 valeurs:}
\begin{itemize}
\item[\ding{226}] D'appr\'{e}hender la fa\c{c}on dont sont r\'{e}parties les effectifs d'une s\'{e}rie statistique
\item[\ding{226}] De comprendre les r\'{e}partitions des effectifs pour des s\'{e}ries relatives  \`{a} un m\^{e}me caract\`{e}re.
\end{itemize}
\end{exampleblock}
\textcolor{trustcolor}{Application \no  9:} Repr\'{e}senter le diagramme en bo\^{i}te de la s\'{e}rie B.
\end{frame}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\end{document}

Answer 2

\documentclass[10pt]{beamer}
\usepackage[frenchb]{babel}
\usepackage[T1]{fontenc}
\usepackage[latin1]{inputenc}
\usepackage{textcomp}
\usepackage{amsmath,amssymb}
\usepackage{xcolor}
\setbeamersize{text margin left= 0.5cm ,text margin right=0.5cm}
\setbeamersize{text margin top= 0.5cm ,text margin bottom=0.5cm}
\definecolor{trustcolor}{rgb}{0.22,.26,.64}
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\usepackage{tikz}
\usetheme{Warsaw}


\AtBeginSection[]
{
\begin{frame}
\frametitle{Sommaire}
\tableofcontents[currentsection, 
pausesubsections]
\end{frame}
}
\title{Les Statistiques}
\author{}
\institute{Lyc\'{e}e Agricole Douai}
\date{}
\begin{document}
\begin{frame}%premier frame


\titlepage
\end{frame}%1

\begin{frame}[allowframebreaks]% 2
\frametitle{Introduction }


Dans tout ce chapitre,nous prendrons comme exemple les 4 s\'{e}ries suivantes :
\begin{exampleblock}%le premier block
{\underline{S\'{e}rie A}:Un chimiste a relev\'{e} la temp\'{e}rature d'un liquide lors d'une exp\'{e}rience.\\
Il a obtenu les r\'{e}sultas suivants:\\[0.5cm]}

 \begin{center}
\begin{tabular}{*{10}{c}}  61& 62& 63& 64& 68& 71& 73& 77& 80\\
\end{tabular}
\end{center}
\end{exampleblock}




\begin{exampleblock}
{\underline {S\'{e}rie B}:Un professeur de math\'{e}matiques d'une classe de 1\up{\`{e}re} S obtient les notes suivantes:}

\begin{center}


\begin{tabular}{|c|c|c|c|c|c|c|c|}
\hline 
Note $x_{i}$ & 7 & 8 & 9 & 10 & 12 & 13 & 14 \\ 
\hline 
Effectifs $n_{i}$ & 1 & 4 & 5 & 10 & 9 & 8 & 2 \\ 
\hline 
\end{tabular}
\end{center}
\end{exampleblock}%fin du block
\end{frame}
\begin{frame}%3




\begin{alertblock}
{\underline{S\'{e}rie C}:Le tableau ci-contre donne le nombres de personnes par m\'{e}nage en France :}
                   \begin{center}



      \begin{tabular}{|*{6}{c|}}
\hline 
Personnes par m\'{e}nage & 1 & 2 & 3 & 4 & 5 et plus \\ 
\hline 
Fr\'{e}quence & 0,292 & 0,318 & 0,168 & 0,142 & 0,08 \\ 
\hline 
       \end{tabular}
                           \end{center}
                           \end{alertblock}



\begin{alertblock}{\underline{S\'{e}rie D}: Une machine d\'{e}coupe des plaques en aciers.On a mesur\'{e} la longueur des plaques d\'{e}coup\'{e}es et l'on a obtenu le tableau suivant:\\[0.5cm]}


{\renewcommand{\arraystretch}{2.5}}


\begin{tabular}{|p{1.2cm}|c|c|c|c|c|c|}
 \hline 
 \small{ Longueur de la plaque (en cm)}& [97;98[ &  [98;99[ & [99;100[&  [100;101[ & [101;102[ &  [102;103[ \\ 
 \hline 
 Nombres de plaques & 2&  34 & 66 &  102&  80&  6 \\ 
 \hline 
 \end{tabular} 
 \end{alertblock}
\end{frame}

\begin{frame}%4
\frametitle{Moyenne}
Soit une s\'{e}rie statistique d'effectif total N,prenant les valeurs $x_1,x_2,...,x_p$ d'effectifs correspondants $n_1,n_2,...,n_p$. \begin{alertblock}%début
 { \textbf{D\'{e}finition}:}La moyenne de cette s\'{e}rie est not\'{e}e $\overline{x}$  et est d\'{e}finie par: 
\[\overline{x}=\frac{ \sum_{i=1}^{n} n_i x_i}{N}=\frac{n_1x_1+n_2x_2+...+n_ix_i}{N}\]
\end{alertblock}%la fin
\end{frame}%fin du 5 eme frame
\begin{frame} %5
\begin{exampleblock}
 {Remarque:}

{ Dans le cas d'une s\'{e}rie continue, les $x_i$ correspondent au centre des classes.}

 \end{exampleblock}

{\textcolor{trustcolor}{ Application \no 1}: Calculer la Moyenne des s\'{e}ries A,B et D}

 \begin{exampleblock}
{ Propri\'{e}t\'{e}:}


 \[M=f_1 x_1+f_2 x_2+...+f_p x_p=\sum_{i=1}^{n} f_i x_i\] \quad o\`{u} les\quad $f_i$ \quad sont des fr\'{e}quences

 \end{exampleblock}

 En effet,\\[2cm]




 \textcolor{trustcolor}{Application \no 2}: Calculer la moyenne de la  s\'{e}rie C. 
\end{frame}
\begin{frame}%6
\frametitle{M\'{e}diane}
\begin{alertblock}
{D\'{e}finition: }
 On appelle m\'{e}diane d'une s\'{e}rie not\'{e}e Me, le nombre r\'{e}el qui partage la population en deux sous-s\'{e}ries de m\^{e}me effectif, c'est-\`{a}-dire le nombre tel que:
 \begin{itemize}
 \item[\textbullet]  $50 \%$ au moins de la s\'{e}rie ont une valeur inf\'{e}rieure ou \'{e}gale \`{a} Me.
 \item[\textbullet]  $50\% $  au moins de la s\'{e}rie ont une valeur sup\'{e}rieure  ou \'{e}gale \`{a} Me.
 \end{itemize}
 \end{alertblock}

 M\'{e}thode pour calculer la m\'{e}diane:
  \begin{alertblock}
{Cas d'un caract\`{e}re quantitatif discret :}
Soit N le nombre total de donn\'{e}es qu'on ordonne \underline{dans l'ordre croissant:}
\begin{itemize}
\item[\textbullet] Lorsque l'effectif total N est \textbf{impair}, la m\'{e}diane Me est le \textbf{terme central},\`{a} savoir le terme de rang $ \frac{N+1}{2}$
\item[\textbullet] Lorsque l'effectif total N est \textbf{pair}, l'usage veut que l'on choisisse pour la m\'{e}diane Me la \textbf{moyenne des deux termes centraux},\`{a} savoir les termes de rang $ \frac{N}{2}$ \quad et\quad  $\frac{N}{2}+1 $
\end{itemize}
\end{alertblock}
\end{frame}

\begin{frame}%7


\textcolor{trustcolor}{Application \no 3:} D\'{e}terminer la m\'{e}diane des  s\'{e}ries A,B et C.\\
\begin{exampleblock}
{Cas d'un caract\`{e}re quantitatif continu}:
La m\'{e}diane correspond \`{a} l'\textbf{abscisse} du point du \textbf{polygone des effectifs} (ou fr\'{e}quences) \textbf{cumul\'{e}(e)s croissant(e)s} d'ordonn\'{e} $\frac{N}{2}$ (ou 0,5 pour les fr\'{e}quences).
\end{exampleblock}

\begin{exampleblock}
{  Remarque:   }    La m\'{e}diane n'est donc pas n\'{e}cessairement une des valeurs de s\'{e}rie.   
\end{exampleblock}
\textcolor{trustcolor}{Application \no 4:}D\'{e}terminer la m\'{e}diane de la  s\'{e}rie D.
\end{frame}

\begin{frame}%8
\frametitle{caract\'{e}ristiques de position non centrale: les quartiles}
\begin{alertblock}
{\textbf{D\'{e}finition}:}
On consid\`{e}re une s\'{e}rie statistique dont les valeurs du caract\`{e}re sont ordonn\'{e}es dans l'ordre croissant:
$x_1\leq x_2\leq \leq...\leq x_n $
\begin{itemize}
\item[$\centerdot$]\textbf{Le premier Quartile} not\'{e} \textbf{$Q_1$} d'une s\'{e}rie statistique est la plus petite des valeurs de la s\'{e}rie telle qu'au moins $25\%$ des donn\'{e}es lui soient inf\'{e}rieures ou \'{e}gales.
\item[$\centerdot$]\textbf{Le troisi\`{e}ime Quartile } not\'{e} \textbf{$Q_3$} d'une s\'{e}rie statistique est la plus petite des valeurs de la s\'{e}rie telle qu'au moins $75\%$ des donn\'{e}es lui soient inf\'{e}rieures ou \'{e}gales.
\end{itemize}
\end{alertblock}
\end{frame}

\begin{frame}%9
\textbf{M\'{e}thode pour d\'{e}terminer les quartiles:}
\begin{exampleblock}{cas d'une s\'{e}rie discr\`{e}te:}

\begin{itemize}
\item[$\centerdot$]Lorsque l'effectif est un \textbf{multiple de 4}, les quartiles $Q_1$ et $Q_3$ sont respectivement les termes de rang \quad  $ \frac{N}{4} \quad et\quad \frac{3N}{4}$
\item[$\centerdot$]Lorsque l'effectif n'est \textbf{pas un multiple de 4},les quartiles $Q_1$ et $Q_3$ sontrespectivement les termes de rang $i$, le plus petit entier sup\'{e}rieur ou \'{e}gal \`{a} $\frac{N}{4}$ et de rang $j$, le plus petit entier sup\'{e}rieur ou \'{e}gal \`{a} $\frac{3N}{4}$ .
\end{itemize}
\end{exampleblock}

\textcolor{trustcolor}{Application \no 5:} D\'{e}terminer les quartiles des  s\'{e}ries A,B et C.

\begin{exampleblock}
{Cas d'une s\'{e}rie continue :(Les valeurs sont regroup\'{e}es par classe)}
\begin{itemize}


\item[$\centerdot$] $ Q_1$ correspond \`{a} l'\textbf{abscisse} du point du \textbf{polygone des effectifs}(ou fr\'{e}quences) \textbf{cumul\'{e}(e)s croissant(e)s} d'ordonn\'{e}e $\frac{N}{4}$ (ou 0,25 pour les fr\'{e}quences).
\item[$\centerdot$] $Q_3$ correspond \`{a} l'\textbf{abscisse} du point du \textbf{polygone des effectifs}(ou fr\'{e}quences) \textbf{cumul\'{e}(e)s croissant(e)s} d'ordonn\'{e}e $\frac{3N}{4}$ (ou 0,75 pour les fr\'{e}quences).
\end{itemize}
\end{exampleblock}

\end{frame}

\begin{frame}%10

\begin{exampleblock}
{Cas d'une s\'{e}rie continue :(Les valeurs sont regroup\'{e}es par classe)}
\begin{itemize}
\item[$\centerdot$] $ Q_1$ correspond \`{a} l'\textbf{abscisse} du point du \textbf{polygone des effectifs}(ou fr\'{e}quences) \textbf{cumul\'{e}(e)s croissant(e)s} d'ordonn\'{e}e $\frac{N}{4}$ (ou 0,25 pour les fr\'{e}quences).
\item[$\centerdot$] $Q_3$ correspond \`{a} l'\textbf{abscisse} du point du \textbf{polygone des effectifs}(ou fr\'{e}quences) \textbf{cumul\'{e}(e)s croissant(e)s} d'ordonn\'{e}e $\frac{3N}{4}$ (ou 0,75 pour les fr\'{e}quences).
\end{itemize}
\end{exampleblock}
\end{frame}

\begin{frame}%11

\begin{exampleblock}
{Cas d'une s\'{e}rie continue :(Les valeurs sont regroup\'{e}es par classe)}
\begin{itemize}
\item[$\centerdot$] $ Q_1$ correspond \`{a} l'\textbf{abscisse} du point du \textbf{polygone des effectifs}(ou fr\'{e}quences) \textbf{cumul\'{e}(e)s croissant(e)s} d'ordonn\'{e}e $\frac{N}{4}$ (ou 0,25 pour les fr\'{e}quences).
\item[$\centerdot$] $Q_3$ correspond \`{a} l'\textbf{abscisse} du point du \textbf{polygone des effectifs}(ou fr\'{e}quences) \textbf{cumul\'{e}(e)s croissant(e)s} d'ordonn\'{e}e $\frac{3N}{4}$ (ou 0,75 pour les fr\'{e}quences).
\end{itemize}
\end{exampleblock}
\end{frame}

\begin{frame}%12
\textcolor{trustcolor}{Application \no  6:} D\'{e}terminer les quartiles de la   s\'{e}rie D.\\

\begin{block}{Remarques:}
\begin{itemize}
\item[$\centerdot$] De nombreuses calculatrices consid\`{e}rent les quartiles comme les m\'{e}dianes des deux s\'{e}ries onbtenues apr\`{e}s avoir partag\'{e} la s\'{e}rie initiale par sa m\'{e}diane, ce qui explique les diff\'{e}rences constat\'{e}es.Dans la pratique,ces diff\'{e}rences ont peu d'importance vu la taille des s\'{e}ries.
\item[$\centerdot$] De la m\^{e}me fa\c{c}on, on peut d\'{e}finir les d\'{e}ciles d'une s\'{e}rie statistique pour un d\'{e}coupage plus fin.
\end{itemize}
\end{block}
\end{frame}

\begin{frame}
\frametitle{Les d\'{e}ciles}:
\begin{alertblock}
{D\'{e}finition:}\textbf{Le premier d\'{e}cile} est la plus petite valeur de la s\'{e}rie telle qu'au moins 10\% des donn\'{e}es lui soient inf\'{e}rieurres ou \'{e}gales.\\
\textbf{Le neuvi\`{e}me d\'{e}cile} est la plus petite valeur de la s\'{e}rie telle qu'au moins 90\% des donn\'{e}es lui soient inf\'{e}rieurres ou \'{e}gales.
\end{alertblock}
\end{frame}
\begin{frame}
\frametitle{carateristiques de disposition d'une serie statistique}
\begin{exampleblock}
{Etendue:}

D\'{e}finition:\textbf{L'\'{e}tendue} d'une s\'{e}rie not\'{e}e mesure l'\'{e}cart entre la plus grande et la plus petite valeur.
\end{exampleblock}


\textcolor{trustcolor}{Application \no  7:}  D\'{e}terminer l'\'{e}tendue de la s\'{e}rie A.


\end{frame}
\begin{frame}
\frametitle{\'{e}cart interquartile}

\begin{exampleblock}%debut
{D\'{e}finitions:}\textbf{L'intervalle interquartile} est l'intervalle $[Q_1;Q_2]$. \\
\textbf{l'\'{e}cart interquartile} est $Q_3 -Q_1$.
\end{exampleblock}%fin

\begin{block}
{Remarques:}
\begin{enumerate}
\item[$\centerdot$]l'\'{e}cart interquartile mesure la dispersion des valeurs autours de la m\'{e}diane; plus l'\'{e}cart est petit, plus les valeurs de la s\'{e}rie appartennant \`{a} l'intervalle interquartile sont concentr\'{e}es autour de la m\'{e}diane.
\item[$\centerdot$]Contrairement \`{a} l'\'{e}tendue, l'\'{e}cart interquartile \'{e}limine les valeurs extr\^{e}mes qui peuvent \^{e}tre douteuse, cependant il ne tient conte que de $50\%$ de l'effectif.
\end{enumerate}
\end{block}
\end{frame}

\begin{frame}
On peut correctement r\'{e}sumer une s\'{e}rie statistique par le couple : (m\'{e}diane; intervalle interquartile)

\begin{alertblock}
{Diagramme en bo\^{i}te: (bo\^{i}tes  \`{a} moustaches ou \`{a} pattes)\\}
la bo\^{i}te (de largeur arbitraire) repr\'{e}sente $50\%$ (au moins) de l'effectif total.\\
De cette bo\^{i}te s'\'{e}tirent deux moustaches( repr\'{e}sent\'{e}es par des traits) jusqu'au minimum et au maximum.\\

\begin{center}

\begin{tikzpicture}
\draw (-2,0)rectangle(1.5,1);
\draw (-2,0)rectangle(-0.5,1);
\draw (-4,0.5)--(-2,0.5);
\draw (1.5,0.5)--(4,0.5);
\draw (-4,0.4)--(-4,0.6);
\draw (4,0.4)--(4,0.6);
\draw (-4.5,-1.6)--(4.5,-1.6);
\draw(-4,-2) node[below]{Min};             
\draw(-2,-2)node[below]{$Q_1$} ;                        
\draw(-0.5,-2) node[below]{Me};                      
\draw(1.5,-2) node[below] {$Q_3$};                            
\draw(4,-2) node[below] {Max}; 
\draw (-4,-1.5)--(-4,-1.7);
\draw (-2,-1.5)--(-2,-1.7);
\draw (-0.5,-1.5)--(-0.5,-1.7);
\draw (1.5,-1.5)--(1.5,-1.7);
\draw (4,-1.5)--(4,-1.7);            
 \end{tikzpicture}                                   



\end{center}
\end{alertblock}
\end{frame}
\begin{frame}
\begin{exampleblock}
{Ces diagrammes permettent avec uniquement 5 valeurs:}
\begin{itemize}
\item[\ding{226}] D'appr\'{e}hender la fa\c{c}on dont sont r\'{e}parties les effectifs d'une s\'{e}rie statistique

\item[\ding{226}] De comprendre les r\'{e}partitions des effectifs pour des s\'{e}ries relatives  \`{a} un m\^{e}me caract\`{e}re.
\end{itemize}
\end{exampleblock}
\textcolor{trustcolor}{Application \no  9:} Repr\'{e}senter le diagramme en bo\^{i}te de la s\'{e}rie B.
\end{frame}


\end{document}