Pratique des statistiques non paramétriques PDF

Un article de Wikipédia, l’encyclopédie libre. C’est une indicateur de tendance centrale de la série. Pour déterminer une médiane d’un ensemble de valeurs, il suffit d’ordonner les valeurs en une liste croissante et de choisir la valeur qui est au centre de cette liste. Après tri, la série est 1, 5, 5, 6, 12, pratique des statistiques non paramétriques PDF, 2390.


La médiane est le 4e élément de cette série, donc 6 : quatre valeurs de l’ensemble sont inférieures ou égales à 6, et quatre sont supérieures ou égales à 6. Après tri, la série est 1, 5, 5, 6, 12, 89. Toute valeur comprise entre le 3e et le 4e éléments de cette série, donc entre 5 et 6, peut être choisie comme médiane. Trois éléments sont inférieurs ou égaux à 5,1 et trois y sont supérieurs, donc 5,1 est une médiane, mais c’est aussi le cas de 5,141, de 5,9 ou de 5,5. Supposons 21 personnes dans une pièce. Chacune prend l’argent de sa poche et le pose sur une table : 20 personnes posent 5 euros, et la dernière pose 10 000 euros. C’est donc 5 : onze personnes détenaient chacune au moins 5 euros, et onze détenaient au plus 5 euros.

Un sondage express réalisé auprès de 50 utilisateurs de Wikipédia révèle que 12 des sondés se disent très satisfaits, 7 très insatisfaits, 20 plutôt satisfaits et les autres se disent plutôt insatisfaits. Cet ensemble de réponses peut être rangé par satisfaction croissante, et on obtient une liste de cinquante éléments dans cet ordre : 7 très insatisfaits, 11 plutôt insatisfaits, 20 plutôt satisfaits, 12 très satisfaits. Cette méthode est plus pratique lorsque l’on a un grand nombre de valeurs. Ce sont des adaptations des algorithmes de tri, mais qui sont plus performants du fait que l’on ne s’intéresse pas à toutes les valeurs. Pour toutes les distributions symétriques, la médiane est égale à l’espérance.

La médiane de la loi normale d’espérance μ et de variance σ2 est μ. La médiane de la loi de Cauchy avec le critère de position x0 et le paramètre d’échelle y est x0, le critère de position. Mode, médiane et moyenne de deux distributions différentes suivant la loi log-normale. La médiane est principalement utilisée pour les distributions asymétriques, car elle les représente mieux que la moyenne arithmétique. Le calcul de la médiane est couramment effectué pour représenter différentes distributions et elle est facile à comprendre, tout comme à calculer. Elle est aussi plus robuste que la moyenne en présence de valeurs extrêmes.

La médiane est aussi la valeur centrale qui minimise la valeur moyenne des écarts absolus. 1,5, plutôt que 1,944 à partir de la moyenne, qui, elle, minimise les écarts quadratiques. Pour les distributions continues de probabilités, la différence entre la médiane et l’espérance est au plus d’un écart type. Rechercher les pages comportant ce texte. La dernière modification de cette page a été faite le 3 février 2019 à 14:56. Mary Malainey, Relié: 603 pages, Editeur: Springer, Langue: anglais.

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