𝐒𝐭𝐚𝐭𝐢𝐬𝐭𝐢𝐪𝐮𝐞𝐬 𝐝𝐞𝐬𝐜𝐫𝐢𝐩𝐭𝐢𝐯𝐞𝐬 : 𝐥𝐞𝐬 𝐦𝐞𝐬𝐮𝐫𝐞𝐬 𝐞𝐬𝐬𝐞𝐧𝐭𝐢𝐞𝐥𝐥𝐞𝐬 𝐚̀ 𝐜𝐨𝐧𝐧𝐚𝐢̂𝐭𝐫𝐞

Les 𝐬𝐭𝐚𝐭𝐢𝐬𝐭𝐢𝐪𝐮𝐞𝐬 𝐝𝐞𝐬𝐜𝐫𝐢𝐩𝐭𝐢𝐯𝐞𝐬 constituent la première étape de toute analyse de données.

Avant de modéliser, tester ou prédire, il faut d’abord 𝐜𝐨𝐦𝐩𝐫𝐞𝐧𝐝𝐫𝐞 𝐥𝐞𝐬 𝐝𝐨𝐧𝐧𝐞́𝐞𝐬 : leur tendance centrale, leur dispersion, leur structure et leurs valeurs extrêmes.

Voici les principales mesures à maîtriser :

🔹 𝐌𝐨𝐲𝐞𝐧𝐧𝐞
Elle représente la valeur moyenne d’une série.
𝐅𝐨𝐫𝐦𝐮𝐥𝐞 : somme des valeurs ÷ nombre total d’observations.

🔹 𝐌𝐨𝐲𝐞𝐧𝐧𝐞 𝐩𝐨𝐧𝐝𝐞́𝐫𝐞́𝐞
Elle tient compte du poids de chaque observation.
Elle est utile lorsque certaines valeurs ont plus d’importance que d’autres.

🔹 𝐌𝐞́𝐝𝐢𝐚𝐧𝐞
C’est la valeur située au centre lorsque les données sont classées.
Elle est moins influencée par les 𝐯𝐚𝐥𝐞𝐮𝐫𝐬 𝐞𝐱𝐭𝐫𝐞̂𝐦𝐞𝐬.

🔹 𝐌𝐨𝐝𝐞
C’est la valeur la plus fréquente dans une série.
Il est particulièrement utile pour les 𝐝𝐨𝐧𝐧𝐞́𝐞𝐬 𝐪𝐮𝐚𝐥𝐢𝐭𝐚𝐭𝐢𝐯𝐞𝐬 ou catégorielles.

🔹 𝐄́𝐭𝐞𝐧𝐝𝐮𝐞
Elle mesure l’écart entre la valeur maximale et la valeur minimale.
Elle donne une première idée de l’𝐚𝐦𝐩𝐥𝐢𝐭𝐮𝐝𝐞 𝐝𝐞𝐬 𝐝𝐨𝐧𝐧𝐞́𝐞𝐬.

🔹 𝐕𝐚𝐫𝐢𝐚𝐧𝐜𝐞
Elle mesure la dispersion des valeurs autour de la moyenne.
Pour une population, on divise par 𝐍 ; pour un échantillon, on divise par 𝐧 − 𝟏.

🔹 𝐄́𝐜𝐚𝐫𝐭-𝐭𝐲𝐩𝐞
C’est la racine carrée de la variance.
Il indique à quel point les données s’éloignent en moyenne de la moyenne.

🔹 𝐂𝐨𝐞𝐟𝐟𝐢𝐜𝐢𝐞𝐧𝐭 𝐝𝐞 𝐯𝐚𝐫𝐢𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧
Il rapporte l’écart-type à la moyenne.
Il permet de comparer la dispersion de plusieurs séries exprimées dans des unités différentes.

🔹 𝐐𝐮𝐚𝐫𝐭𝐢𝐥𝐞𝐬
Ils divisent les données en quatre parties égales :
𝐐𝟏 = 25 %, 𝐐𝟐 = 50 % ou médiane, 𝐐𝟑 = 75 %.

✅ 𝐀̀ 𝐫𝐞𝐭𝐞𝐧𝐢𝐫
Les statistiques descriptives permettent de 𝐫𝐞́𝐬𝐮𝐦𝐞𝐫, 𝐜𝐨𝐦𝐩𝐚𝐫𝐞𝐫 𝐞𝐭 𝐢𝐧𝐭𝐞𝐫𝐩𝐫𝐞́𝐭𝐞𝐫 les données avant toute analyse avancée.

Elles sont indispensables en 𝐬𝐭𝐚𝐭𝐢𝐬𝐭𝐢𝐪𝐮𝐞, 𝐞́𝐜𝐨𝐧𝐨𝐦𝐞́𝐭𝐫𝐢𝐞, 𝐝𝐚𝐭𝐚 𝐬𝐜𝐢𝐞𝐧𝐜𝐞 et 𝐫𝐞𝐜𝐡𝐞𝐫𝐜𝐡𝐞 𝐪𝐮𝐚𝐧𝐭𝐢𝐭𝐚𝐭𝐢𝐯𝐞.

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