🔵 𝟏𝟎 𝒍𝒐𝒊𝒔 𝒅𝒆 𝒑𝒓𝒐𝒃𝒂𝒃𝒊𝒍𝒊𝒕é à 𝒎𝒂î𝒕𝒓𝒊𝒔𝒆𝒓 𝒆𝒏 𝑫𝒂𝒕𝒂 𝑺𝒄𝒊𝒆𝒏𝒄𝒆

En 𝑫𝒂𝒕𝒂 𝑺𝒄𝒊𝒆𝒏𝒄𝒆, les données ne sont pas toujours certaines, prévisibles ou régulières.

Elles comportent souvent de l’𝒊𝒏𝒄𝒆𝒓𝒕𝒊𝒕𝒖𝒅𝒆, de la 𝒗𝒂𝒓𝒊𝒂𝒃𝒊𝒍𝒊𝒕é et parfois du 𝒉𝒂𝒔𝒂𝒓𝒅.

C’est précisément là que les 𝒍𝒐𝒊𝒔 𝒅𝒆 𝒑𝒓𝒐𝒃𝒂𝒃𝒊𝒍𝒊𝒕é deviennent indispensables.

Elles permettent de modéliser les phénomènes, anticiper les résultats, tester des hypothèses et prendre de meilleures décisions à partir des données.

Voici 𝟏𝟎 𝒅𝒊𝒔𝒕𝒓𝒊𝒃𝒖𝒕𝒊𝒐𝒏𝒔 𝒆𝒔𝒔𝒆𝒏𝒕𝒊𝒆𝒍𝒍𝒆𝒔 à connaître :

𝑳𝒐𝒊 𝒖𝒏𝒊𝒇𝒐𝒓𝒎𝒆

Chaque résultat a la même chance d’apparaître.

𝑳𝒐𝒊 𝒃𝒊𝒏𝒐𝒎𝒊𝒂𝒍𝒆

Elle modélise le nombre de succès dans une série d’essais indépendants.

𝑳𝒐𝒊 𝒎𝒖𝒍𝒕𝒊𝒏𝒐𝒎𝒊𝒂𝒍𝒆

Elle généralise la loi binomiale lorsque plusieurs catégories sont possibles.

𝑳𝒐𝒊 𝒏𝒐𝒓𝒎𝒂𝒍𝒆

La célèbre courbe en cloche, très utilisée en statistique et en économétrie.

𝑳𝒐𝒊 𝒅𝒖 𝒌𝒉𝒊-𝒅𝒆𝒖𝒙

Très utile pour les tests d’indépendance, d’ajustement et d’analyse de variance.

𝑳𝒐𝒊 𝒕 𝒅𝒆 𝑺𝒕𝒖𝒅𝒆𝒏𝒕

Souvent utilisée lorsque l’échantillon est de petite taille.

𝑳𝒐𝒊 𝒏𝒐𝒓𝒎𝒂𝒍𝒆 𝒎𝒖𝒍𝒕𝒊𝒗𝒂𝒓𝒊é𝒆

Elle permet d’analyser plusieurs variables continues en même temps.

𝑳𝒐𝒊 𝑮𝒂𝒎𝒎𝒂

Elle sert souvent à modéliser des durées, des temps d’attente ou des phénomènes positifs.

𝑳𝒐𝒊 𝑩ê𝒕𝒂

Très utilisée pour modéliser des proportions et des probabilités comprises entre 0 et 1.

𝑳𝒐𝒊 𝑫𝒊𝒓𝒊𝒄𝒉𝒍𝒆𝒕

Elle généralise la loi Bêta pour plusieurs catégories, notamment en analyse bayésienne.

En résumé, maîtriser ces distributions, c’est mieux comprendre comment les données se comportent et choisir les bons outils pour l’analyse statistique, l’économétrie, le machine learning et l’intelligence artificielle.

Pour aller plus loin dans l’utilisation des logiciels statistiques, des modèles économétriques et des techniques quantitatives, nous vous invitons à prendre part à notre prochaine formation en 𝑬𝒄𝒐𝒏𝒐𝒎é𝒕𝒓𝒊𝒆 𝒆𝒕 𝑻𝒆𝒄𝒉𝒏𝒊𝒒𝒖𝒆𝒔 𝑸𝒖𝒂𝒏𝒕𝒊𝒕𝒂𝒕𝒊𝒗𝒆𝒔 https://forms.gle/yZAZimRXbTFbUWZk6

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