Boîte à moustachesDans les représentations graphiques de données statistiques, la boîte à moustaches, aussi appelée diagramme en boîte, boîtes à pattes, boîte de Tukey (en anglais, box-and-whisker plot, plus simplement box plot) est un moyen rapide de figurer le profil essentiel d'une série statistique quantitative. Elle a été inventée en 1977 par John Tukey, mais peut faire l'objet de certains aménagements selon les utilisateurs. La boîte à moustaches résume seulement quelques indicateurs de position du caractère étudié (médiane, quartiles, minimum, maximum ou déciles).
Robust regressionIn robust statistics, robust regression seeks to overcome some limitations of traditional regression analysis. A regression analysis models the relationship between one or more independent variables and a dependent variable. Standard types of regression, such as ordinary least squares, have favourable properties if their underlying assumptions are true, but can give misleading results otherwise (i.e. are not robust to assumption violations).
Studentized residualIn statistics, a studentized residual is the quotient resulting from the division of a residual by an estimate of its standard deviation. It is a form of a Student's t-statistic, with the estimate of error varying between points. This is an important technique in the detection of outliers. It is among several named in honor of William Sealey Gosset, who wrote under the pseudonym Student. Dividing a statistic by a sample standard deviation is called studentizing, in analogy with standardizing and normalizing.
Moyenne tronquéeUne moyenne tronquée, ou moyenne réduite, est une mesure statistique de centralité, similaire à la moyenne arithmétique et à la médiane, qui consiste à calculer une moyenne arithmétique en éliminant les valeurs extrêmes. Les , ont été inventées pour pallier la sensibilité des statistiques aux valeurs aberrantes, ce qu'on appelle la robustesse statistique.
Statistical graphicsStatistical 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.
Quartet d'AnscombeLe quartet d'Anscombe est constitué de quatre ensembles de données qui ont les mêmes propriétés statistiques simples mais qui sont en réalité très différents, ce qui se voit facilement lorsqu'on les représente sous forme de graphiques. Ils ont été construits en 1973 par le statisticien Francis Anscombe dans le but de démontrer l'importance de tracer des graphiques avant d'analyser des données, car cela permet notamment d'estimer l'incidence des données aberrantes sur les différentes indices statistiques que l'on pourrait calculer.
Data transformation (statistics)In statistics, data transformation is the application of a deterministic mathematical function to each point in a data set—that is, each data point zi is replaced with the transformed value yi = f(zi), where f is a function. Transforms are usually applied so that the data appear to more closely meet the assumptions of a statistical inference procedure that is to be applied, or to improve the interpretability or appearance of graphs. Nearly always, the function that is used to transform the data is invertible, and generally is continuous.
Influential observationIn statistics, an influential observation is an observation for a statistical calculation whose deletion from the dataset would noticeably change the result of the calculation. In particular, in regression analysis an influential observation is one whose deletion has a large effect on the parameter estimates. Various methods have been proposed for measuring influence. Assume an estimated regression , where is an n×1 column vector for the response variable, is the n×k design matrix of explanatory variables (including a constant), is the n×1 residual vector, and is a k×1 vector of estimates of some population parameter .
Distance de CookEn statistique, la distance de Cook est couramment utilisée pour estimer l'influence d'une donnée lors de l'utilisation de méthodes des moindres carrés. Dans le cas général, de l'utilisation de la méthode des moindres carrés, la distance de Cook peut être utilisée de plusieurs façons : pour indiquer les données qu'il serait intéressant de vérifier; pour indiquer les régions de l'espace de conception où il serait bon d'être en mesure d'obtenir plus de points de données. Ce nom vient du statisticien américain R.
Distance de MahalanobisEn statistique, la distance de Mahalanobis est une mesure de distance mathématique introduite par Prasanta Chandra Mahalanobis en 1936. Elle est basée sur la corrélation entre des variables par lesquelles différents modèles peuvent être identifiés et analysés. C'est une manière utile de déterminer la similarité entre une série de données connues et inconnues. Elle diffère de la distance euclidienne par le fait qu'elle prend en compte la variance et la corrélation de la série de données.
