๐Ÿ“Š ๐‘ซ๐’Š๐’”๐’•๐’“๐’Š๐’ƒ๐’–๐’•๐’Š๐’๐’๐’” ๐’…๐’†๐’” ๐’…๐’๐’๐’๐’†́๐’†๐’” : ๐’„๐’๐’Ž๐’‘๐’“๐’†๐’๐’…๐’“๐’† ๐’๐’‚ ๐’‡๐’๐’“๐’Ž๐’† ๐’…๐’† ๐’—๐’๐’” ๐’…๐’๐’๐’๐’†́๐’†๐’”

En analyse statistique, il ne suffit pas seulement d’avoir des donnรฉes.

Il faut aussi comprendre ๐’„๐’๐’Ž๐’Ž๐’†๐’๐’• ๐’„๐’†๐’” ๐’…๐’๐’๐’๐’†́๐’†๐’” ๐’”๐’๐’๐’• ๐’“๐’†́๐’‘๐’‚๐’“๐’•๐’Š๐’†๐’”.
La ๐’…๐’Š๐’”๐’•๐’“๐’Š๐’ƒ๐’–๐’•๐’Š๐’๐’ montre si les valeurs sont concentrรฉes autour d’un centre, dispersรฉes, รฉquilibrรฉes, asymรฉtriques ou dominรฉes par certains รฉvรฉnements.
๐Ÿ”น ๐‘ณ๐’‚ ๐’๐’๐’Š ๐’๐’๐’“๐’Ž๐’‚๐’๐’† est souvent utilisรฉe lorsque les donnรฉes sont symรฉtriques, avec une forme en cloche.
Elle apparaรฎt dans de nombreux phรฉnomรจnes naturels et sociaux.
๐Ÿ”น ๐‘ณ๐’‚ ๐’๐’๐’Š ๐’–๐’๐’Š๐’‡๐’๐’“๐’Ž๐’† signifie que chaque valeur a presque la mรชme probabilitรฉ d’apparaรฎtre.
La distribution est plutรดt plate.
๐Ÿ”น ๐‘ณ๐’‚ ๐’๐’๐’Š ๐’ƒ๐’Š๐’๐’๐’Ž๐’Š๐’‚๐’๐’† est utilisรฉe lorsqu’on observe des situations avec deux rรฉsultats possibles : succรจs ou รฉchec, oui ou non, prรฉsence ou absence.
๐Ÿ”น ๐‘ณ๐’‚ ๐’๐’๐’Š ๐’…๐’† ๐‘ท๐’๐’Š๐’”๐’”๐’๐’ permet d’รฉtudier le nombre d’รฉvรฉnements sur une pรฉriode ou dans un espace donnรฉ : appels reรงus, accidents, clics, dรฉfauts, visites, etc.
๐Ÿ”น ๐‘ณ๐’‚ ๐’๐’๐’Š ๐’†๐’™๐’‘๐’๐’๐’†๐’๐’•๐’Š๐’†๐’๐’๐’† est souvent utilisรฉe pour analyser le temps d’attente entre deux รฉvรฉnements.
๐Ÿ”น ๐‘ณ๐’†๐’” ๐’…๐’Š๐’”๐’•๐’“๐’Š๐’ƒ๐’–๐’•๐’Š๐’๐’๐’” ๐’‚๐’”๐’š๐’Ž๐’†́๐’•๐’“๐’Š๐’’๐’–๐’†๐’” apparaissent lorsque les donnรฉes ont une longue queue vers la droite ou vers la gauche.
C’est frรฉquent avec les revenus, les dรฉpenses, les prix ou certaines performances รฉconomiques.
๐Ÿ”น ๐‘ณ๐’‚ ๐’…๐’Š๐’”๐’•๐’“๐’Š๐’ƒ๐’–๐’•๐’Š๐’๐’ ๐’ƒ๐’Š๐’Ž๐’๐’…๐’‚๐’๐’† montre deux pics.
Elle peut indiquer l’existence de deux groupes diffรฉrents dans les donnรฉes.
๐Ÿ”น ๐‘ณ๐’‚ ๐’๐’๐’Š ๐’๐’๐’ˆ-๐’๐’๐’“๐’Ž๐’‚๐’๐’† concerne souvent des valeurs positives, comme les revenus, les tailles, les prix ou certaines variables รฉconomiques.
๐Ÿ“Œ Avant de choisir un modรจle statistique, il est donc essentiel de ๐’—๐’Š๐’”๐’–๐’‚๐’๐’Š๐’”๐’†๐’“ ๐’๐’†๐’” ๐’…๐’๐’๐’๐’†́๐’†๐’” avec un histogramme, un boxplot, une courbe de densitรฉ ou un graphique Q-Q.
✅ Une bonne comprรฉhension de la distribution permet de mieux choisir les mรฉthodes, d’รฉviter les erreurs d’interprรฉtation et d’amรฉliorer la qualitรฉ des analyses.
๐‘ฌ๐’ ๐’”๐’•๐’‚๐’•๐’Š๐’”๐’•๐’Š๐’’๐’–๐’†, ๐’๐’‚ ๐’‡๐’๐’“๐’Ž๐’† ๐’…๐’†๐’” ๐’…๐’๐’๐’๐’†́๐’†๐’” ๐’‘๐’‚๐’“๐’๐’† ๐’‚๐’–๐’•๐’‚๐’๐’• ๐’’๐’–๐’† ๐’๐’†๐’” ๐’„๐’‰๐’Š๐’‡๐’‡๐’“๐’†๐’”.
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