La statistique descriptive est la branche des statistiques qui regroupe les nombreuses techniques utilisées pour décrire un ensemble relativement important de données.
L'objectif de la statistique descriptive est de décrire, c'est-à-dire de résumer ou représenter, par des statistiques, les données disponibles quand elles sont nombreuses.
Toute description d'un phénomène nécessite d'observer ou de connaître certaines choses sur ce phénomène.
Les observations disponibles sont toujours constituées d'ensemble d'observations synchrones. Par exemple : une température, une pression et une mesure de densité à un instant donné dans une cuve précise. Ces trois variables synchrones peuvent être observées plusieurs fois (à plusieurs dates) en plusieurs lieux (dans plusieurs cuves).
Les connaissances disponibles sont quant à elles constituées de formules qui relient certaines variables. Par exemple, la loi des gaz parfaits .
Il est assez compliqué de définir la meilleure description possible d'un phénomène. Dans le cadre des statistiques, il s'agira de fournir toute l'information disponible sur le phénomène en moins de chiffres et de mots possibles.
Typiquement, la loi des gaz parfaits est une très bonne description du phénomène constitué du comportement d'un gaz en état d'équilibre dont on n'observe que la pression, la température et le volume. La valeur de la constante peut alors être vue comme une statistique associée à cette description.
La question de la description visuelle se pose aussi, mais nous la mettrons provisoirement de côté. L'article Visualisation des données y répond plus directement.
Le point de vue statistique sur la description d'un phénomène provient de ce que l'on considère que les observations disponibles sont différentes manifestations du même phénomène abstrait. Pour rester sur l'exemple de la température, la pression et la densité mesurées en plusieurs instants, on va considérer qu'à chaque fois que l'on prend ces trois mesures, on observe le même phénomène.
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Rank–size distribution is the distribution of size by rank, in decreasing order of size. For example, if a data set consists of items of sizes 5, 100, 5, and 8, the rank-size distribution is 100, 8, 5, 5 (ranks 1 through 4). This is also known as the rank–frequency distribution, when the source data are from a frequency distribution. These are particularly of interest when the data vary significantly in scales, such as city size or word frequency.
The algebra of random variables in statistics, provides rules for the symbolic manipulation of random variables, while avoiding delving too deeply into the mathematically sophisticated ideas of probability theory. Its symbolism allows the treatment of sums, products, ratios and general functions of random variables, as well as dealing with operations such as finding the probability distributions and the expectations (or expected values), variances and covariances of such combinations.
En statistique, la queue ou traîne d'une loi de probabilité correspond à la portion éloignée de la « tête » ou valeur centrale de la loi. Une loi de probabilité est dite à longue traîne si une plus grande partie de la loi est contenue dans sa traîne par rapport à celle de la loi normale. Une loi à longue traîne est un cas particulier de lois à queue lourde. Benoît Mandelbrot a été surnommé le « père des longues traînes » pour son article de 1951 dans ce domaine.
Due to increasing urbanization and scarcity of land, the need to include the underground in urban planning is growing, especially in cities. The human-made underground structures generate an anthropog
Statistical graphics, also known as statistical graphical techniques, are graphics used in the field of statistics for data visualization. Whereas statistics and data analysis procedures generally yield their output in numeric or tabular form, graphical techniques allow such results to be displayed in some sort of pictorial form. They include plots such as scatter plots, histograms, probability plots, spaghetti plots, residual plots, box plots, block plots and biplots. Exploratory data analysis (EDA) relies heavily on such techniques.
vignette|Une régression linéaire. Les statistiques, dans le sens populaire du terme, traitent à l'aide des mathématiques l'étude de groupe d'une population. En statistique descriptive, on se contente de décrire un échantillon à partir de grandeurs comme la moyenne, la médiane, l'écart type, la proportion, la corrélation, etc. C'est souvent la technique qui est utilisée dans les recensements. Dans un sens plus large, la théorie statistique est utilisée en recherche dans un but inférentiel.
En probabilités et en statistique, la corrélation entre plusieurs variables aléatoires ou statistiques est une notion de liaison qui contredit leur indépendance. Cette corrélation est très souvent réduite à la corrélation linéaire entre variables quantitatives, c’est-à-dire l’ajustement d’une variable par rapport à l’autre par une relation affine obtenue par régression linéaire. Pour cela, on calcule un coefficient de corrélation linéaire, quotient de leur covariance par le produit de leurs écarts types.
Self-recognition is an intimate act performed by people. Inspired by Paul Ricoeur, we reflect upon the action of self-recognition, especially when data visualization represents the observer itself. Al