En statistique, le mode, ou valeur dominante, est la valeur la plus représentée d'une variable quelconque dans une population donnée. Une répartition peut être unimodale ou plurimodale (bimodale, trimodale...), si deux ou plusieurs valeurs de la variable considérée émergent également, voire sans aucun mode (distribution uniforme) si toutes les valeurs de la variable considérée émergent également. Dans le cas d'une répartition en classes d'amplitudes égales, la classe modale désigne celle qui a le plus fort effectif. La convention est d'appeler mode le centre de la classe modale. Si les classes sont d'amplitudes diverses, il convient de relativiser pour désigner ce paramètre. La classe modale est alors celle qui a la plus forte densité. Dans le domaine des probabilités, le mode d'une variable aléatoire X est la valeur la plus vraisemblable. C'est l'argument du maximum de pour les variables aléatoire de loi de probabilité discrète ou l'argument du maximum de la densité f(x) pour les variable de loi de probabilité absolument continue. Le concept de mode peut s'appliquer à un ensemble de données nominales, contrairement à la médiane ou la moyenne : on peut déterminer le mot le plus représenté dans un texte. Le mode permet ainsi de déterminer la classe la plus représentée dans un sondage ou le vainqueur d'un vote pour une distribution unimodale. Pour un ensemble fini, l'existence de la moyenne, de la médiane et du mode est toujours vérifiée, mais le mode (comme la médiane) ne sera pas nécessairement unique. Certaines distributions n'ont aucun mode (comme la loi de Cantor). Dans les cas où les trois valeurs existent et sont uniques, elles vérifient : Si l'échantillon subit une transformation affine X → aX + b, la moyenne, la médiane et le mode suivent la même transformation. Le mode est très peu sensible aux donnés parasites (sauf pour des échantillons de tailles très réduite), comme la médiane. La moyenne est connue pour sa sensibilité. Il n'y a aucune règle précise sur l'ordre des valeurs pour une distribution continue unimodale quelconque.

À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Cours associés (4)
CS-433: Machine learning
Machine learning methods are becoming increasingly central in many sciences and applications. In this course, fundamental principles and methods of machine learning will be introduced, analyzed and pr
CH-242(b): Statistical mechanics for chemistry
Ce cours construit la base théorique universelle permettant de comprendre les systèmes à grand nombre de particules. Les méthodes introduites sont utilisées pour éclairer de nombreux phénomènes à trav
BIO-341: Dynamical systems in biology
Life is non-linear. This course introduces dynamical systems as a technique for modelling simple biological processes. The emphasis is on the qualitative and numerical analysis of non-linear dynamical
Afficher plus
Séances de cours associées (29)
Solutions d'équation en 3D : Modes normaux et distributions de pression acoustique
Explore des solutions d'équation d'onde, des modes normaux et des distributions de pression acoustique dans des pièces rectangulaires 3D.
Thermodynamique statistique : densité des états
Explore la densité des états en thermodynamique statistique et l'utilisation des fonctions heavisides pour les probabilités de niveau d'énergie.
Thermodynamique statistique : états énergétiques et convolution
Couvre les états d'énergie et la convolution en thermodynamique statistique, avec un exemple sur le benzène.
Afficher plus
Publications associées (38)
Concepts associés (25)
Distribution multimodale
vignette|Exemple de distribution bimodale de minerais d'or. X : teneur en g/t ; Y : production en tonnes. Le caractère bimodal définit deux groupes de populations statistiques résultant de deux phénomènes différents. En probabilités et statistique, une distribution multimodale est une distribution statistique présentant plusieurs modes. vignette| Histogramme bimodal vignette|Dans ce cas précis, une distribution bimodale un mélange de deux distributions normales avec la même variance mais des moyennes différentes.
Histogramme
thumb|Exemple d'histogramme. Échantillon de 100 valeurs générées pour une distribution normale N(0,1). En statistique, un histogramme est une représentation graphique permettant de représenter la répartition empirique d'une variable aléatoire en la représentant avec des colonnes correspondant chacune à une classe. L’histogramme est un moyen rapide pour étudier la répartition d’une variable. Il peut être, en particulier utilisé en gestion de la qualité lorsque les données sont obtenues lors d’une fabrication.
Unimodality
In mathematics, unimodality means possessing a unique mode. More generally, unimodality means there is only a single highest value, somehow defined, of some mathematical object. In statistics, a unimodal probability distribution or unimodal distribution is a probability distribution which has a single peak. The term "mode" in this context refers to any peak of the distribution, not just to the strict definition of mode which is usual in statistics. If there is a single mode, the distribution function is called "unimodal".
Afficher plus

Graph Chatbot

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.