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.
Dans le monde des affaires, l'expression longue traîne (long tail en anglais) est connue des anglophones pour désigner la stratégie consistant à vendre de petites quantités de produits très divers. Cette expression a été popularisée, en 2004, par Chris Anderson, dans un article de Wired, où il présente des entreprises telles qu'Amazon ou Ebay, comme des exemples d'application de cette stratégie.
frame|right|La traîne devient plus large et plus longue dans les nouveaux marchés (représentés en rouge). Là où les distributeurs traditionnels se focalisaient sur la partie gauche du graphique, les librairies en ligne font plus de ventes sur la partie droite.
La longue traîne est une expression courante pour désigner un phénomène connu depuis longtemps des statisticiens (loi de Zipf, loi de Pareto, loi de Lévy). La loi la plus utilisée en statistique, la loi normale, aussi appelée la cloche de Gauss pour sa forme, est critiquée dans certaines de ses utilisations pour sa queue étroite. En finance par exemple, cette queue étroite correspond à une sous-estimation des variations extrêmes, et de nouveaux modèles, dits leptokurtiques (littéralement à cloche mince, donc à queues épaisses), cherchent à éliminer ce problème. Le phénomène est aussi connu sous les noms de grandes queues, queue des lois de puissance ou queues de Pareto. Ces distributions sont en général de la forme ci-contre.
Dans ces distributions, une population à grande fréquence ou grande amplitude est suivie par une population à fréquence faible ou de faible amplitude, qui diminue graduellement en une « queue ».
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We explore statistical physics in both classical and open quantum systems. Additionally, we will cover probabilistic data analysis that is extremely useful in many applications.
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vignette|Long tail. Dans la théorie des probabilités, une loi de probabilité à queue lourde est une loi de probabilité dont les queues ne sont pas exponentiellement bornées, ce qui signifie qu'elles ont des queues plus « lourdes » que la loi exponentielle. Dans de nombreuses applications, c'est la queue droite de la distribution qui est intéressante, mais une distribution peut avoir une queue lourde à gauche, ou les deux queues peuvent être lourdes.
La loi de Zipf est une observation empirique concernant la fréquence des mots dans un texte. Elle a pris le nom de son auteur, George Kingsley Zipf (1902-1950). Cette loi a d'abord été formulée par Jean-Baptiste Estoup et a été par la suite démontrée à partir de formules de Shannon par Benoît Mandelbrot. Elle est parfois utilisée en dehors de ce contexte, par exemple au sujet de la taille et du nombre des villes dans chaque pays, lorsque cette loi semble mieux répondre aux chiffres que la distribution de Pareto.
Le principe de Pareto, aussi appelé loi de Pareto, principe des 80-20 ou encore loi des 80-20, est une observation selon laquelle environ 80 % des effets sont le produit de seulement 20 % des causes. Les phénomènes qui illustrent ce principe suivent une distribution de Pareto. Le principe de Pareto doit son nom à l'économiste italien Vilfredo Pareto, qui à la fin du analyse les données fiscales de l'Angleterre, la Russie, la France, la Suisse, l'Italie et la Prusse.
Explore le principe des grandes déviations, en se concentrant sur la décomposition exponentielle de la queue et l'analyse de la transformation de Laplace.
The present invention provides a method for preparing a sequencing library from a ribonucleic acid (RNA) sample. ...
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The goal of habitat suitability mapping is to predict the lo-cations in which a given species could be present. This is typically accomplished by statistical models which use envi-ronmental variables to predict species observation data. The relationship be ...
Our dataset consists of very high-resolution aerial images (50cm) and a digital elevation model (50cm) that covers approx. 2300 km2 of land above 2000m altitude in the southwestern part of Switzerland. Our land cover labels focus on alpine land cover that ...