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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The course provides an introduction to econometrics. The objective is to learn how to make valid (i.e., causal) inference from economic and social data. It explains the main estimators and present met
La statistique est la discipline qui étudie des phénomènes à travers la collecte de données, leur traitement, leur analyse, l'interprétation des résultats et leur présentation afin de rendre ces données compréhensibles par tous. C'est à la fois une branche des mathématiques appliquées, une méthode et un ensemble de techniques. ce qui permet de différencier ses applications mathématiques avec une statistique (avec une minuscule). Le pluriel est également souvent utilisé pour la désigner : « les statistiques ».
En théorie des probabilités et en statistiques, la médiane est une valeur qui sépare la moitié inférieure et la moitié supérieure des termes d’une série statistique quantitative ou d’une variable aléatoire réelle. On peut la définir aussi pour une variable ordinale. La médiane est un indicateur de tendance centrale. Par comparaison avec la moyenne, elle est insensible aux valeurs extrêmes mais son calcul est un petit peu plus complexe. En particulier, elle ne peut s’obtenir à partir des médianes de sous-groupes.
En théorie des probabilités et en statistique, les lois normales sont parmi les lois de probabilité les plus utilisées pour modéliser des phénomènes naturels issus de plusieurs événements aléatoires. Elles sont en lien avec de nombreux objets mathématiques dont le mouvement brownien, le bruit blanc gaussien ou d'autres lois de probabilité. Elles sont également appelées lois gaussiennes, lois de Gauss ou lois de Laplace-Gauss des noms de Laplace (1749-1827) et Gauss (1777-1855), deux mathématiciens, astronomes et physiciens qui l'ont étudiée.
Couvre les concepts fondamentaux de la statistique, y compris la théorie de l'estimation, les distributions et la loi des grands nombres, avec des exemples pratiques.
We define a new statistic on Weyl groups called the atomic length and investigate its combinatorial and representation-theoretic properties. In finite types, we show a number of properties of the atomic length which are reminiscent of the properties of the ...
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We present the La Mobiliere insurance customers dataset: a 12-year-long longitudinal collection of data on policies of customers of the Swiss insurance company La Mobiliere. To preserve the privacy of La Mobiliere customers, we propose the data aggregated ...
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Context. We present a novel approach to the construction of mock galaxy catalogues for large-scale structure analysis based on the distribution of dark matter halos obtained with effective bias models at the field level. Aims. We aim to produce mock galaxy ...