Merci !!! Je passe plein de temps tout seul devant mon ordi à préparer ces vidéos de stats et les seuls retours que j'ai reçus jusqu'à présent sont des critiques de mon QCM de probas... Vous venez de me remotiver ;) !!!
Bonjour, J'ai bien compris qu'on se base d'un point quelconque (a) pour calculer la dispersion par rapport a ce point, cependant j'ai du mal à comprendre la notion de moment. Un moment à part être un facteur, cela correspond à quoi ? quel est sont lien avec la série statistique ? Merci pour vos vidéos qui sont très claires, grâce à vous j'arrive enfin à aimer les maths 😀
Oui, vous avez raison, on se sert assez peu des moments en eux-mêmes, on les utilise pour calculer d'autres indicateurs. Ils indiquent essentiellement la dispersion de la série statistique en calculant des moyennes d'écart à la puissance un, deux, trois...
Bonjour, Il en va des moments centrés comme des autres formules, on utilise des ni lorsque l'on étudie un tableau de données pondérées (regroupées) et on n'utilise pas de ni lorsque l'on étudie un tableau de données brutes (1 ligne = 1 individu). Je vous ai donné quelques explications en plus sur ce point dans la vidéo sur la moyenne, le raisonnement est le même.
Bonjour mr , merci pour vos explications , j'ai une petite qst.Pendant le calcul du moment centré du premier ordre , j'ai pris les xi comme suit : 3000-4000-5000...au lieu de 3500-4500-5500...et j'ai trouvé le meme résultat , pourquoi?
Bonjour, en décalant les xi de 500 vous avez, si l'on représente la distribution graphiquement, décalé l'ensemble vers la gauche. Du coup, les indicateurs de tendance centrale (moyenne, médiane, mode) sont faux de -500. Par contre, la dispersion (étendue, variance, moments centrés), l'asymétrie et l'aplatissement sont inchangés. Voilà ! 😉
Bonjour, la réponse est un peu longue. Si vous suivez le lien suivant vous aurez la démonstration que Mu4=3 et que écart-type puissance 4=1, donc kurtosis = 3/1 = 3 www.techno-science.net/glossaire-definition/Loi-normale.html#ref_1
@@EricLombardot Merci. J'ai regardé et, effectivement, il est prouvé que le kurtosis vaut 3 mais uniquement pour la loi normale centrée réduite. J'ai néanmoins fait selon cette méthode en généralisant pour un écart type quelconque (on peut évacuer l'espérance car il s'agit d'un paramètre de position donc ne changeant pas la forme de la courbe. Je l'ai fixée à zéro). J'obtiens bien les moments centrés reduits d'ordre impair valant zéro et ceux d'ordre pair 2n valant (2n-1)!! (double factorielle).
Bonjour, c'est parce que les différences en plus et en moins de la moyenne s'annulent. Par exemple, si 3 étudiants ont les notes de 8, 8 et 14. La moyenne = 10. Somme des écarts à la moyenne = -2 -2 +4 = 0
Bonjour, c'est parce que les différences en plus et en moins de la moyenne s'annulent. Par exemple, si 3 étudiants ont les notes de 8, 8 et 14. La moyenne = 10. Somme des écarts à la moyenne = -2 -2 +4 = 0
Merci monsieur
Je trouve que les cours sont vraiment clair sur vos vidéo
Merci !!! Je passe plein de temps tout seul devant mon ordi à préparer ces vidéos de stats et les seuls retours que j'ai reçus jusqu'à présent sont des critiques de mon QCM de probas... Vous venez de me remotiver ;) !!!
@@EricLombardot Continuez Monsieur! les petits memes sont appréciables par ailleurs. :)
100% d'accord
Vos cours sont extrêmement bien expliqués et très clairs je n’ai jamais aussi bien compris de ma vie je crois... merci !
Merci, votre message me fait bien plaisir 🤗
Bonsoir, merci pour vos cours monsieur vous expliquez super bien! (en amphi aussi d’ailleurs)
Merci beaucoup c'est super bien expliqué et compréhensible !!
Youhou, merci !!
Merci beaucoup pour vos explications tres bon travail!
Merci à vous
Merci professeur pour l'explication ❤
Bonjour Monsieur,
Pour le partiel peut-on écrire les formules de statistiques sur nos calculettes ?
Bonjour,
Oui, pas de souci, vous pouvez. L'idée est de savoir les utiliser, pas de les connaître toutes par coeur !
Bonjour,
J'ai bien compris qu'on se base d'un point quelconque (a) pour calculer la dispersion par rapport a ce point, cependant j'ai du mal à comprendre la notion de moment.
Un moment à part être un facteur, cela correspond à quoi ? quel est sont lien avec la série statistique ?
Merci pour vos vidéos qui sont très claires, grâce à vous j'arrive enfin à aimer les maths 😀
Oui, vous avez raison, on se sert assez peu des moments en eux-mêmes, on les utilise pour calculer d'autres indicateurs. Ils indiquent essentiellement la dispersion de la série statistique en calculant des moyennes d'écart à la puissance un, deux, trois...
Monsieur notre chargé de TD a donné la formule du moment centrée sans le ni devant ? Est ce normal ou c'est parce-que il n'y avait pas de ni
Bonjour,
Il en va des moments centrés comme des autres formules, on utilise des ni lorsque l'on étudie un tableau de données pondérées (regroupées) et on n'utilise pas de ni lorsque l'on étudie un tableau de données brutes (1 ligne = 1 individu). Je vous ai donné quelques explications en plus sur ce point dans la vidéo sur la moyenne, le raisonnement est le même.
très bonne vidéo
Merci 😏
Bonjour mr , merci pour vos explications , j'ai une petite qst.Pendant le calcul du moment centré du premier ordre , j'ai pris les xi comme suit : 3000-4000-5000...au lieu de 3500-4500-5500...et j'ai trouvé le meme résultat , pourquoi?
Bonjour, en décalant les xi de 500 vous avez, si l'on représente la distribution graphiquement, décalé l'ensemble vers la gauche. Du coup, les indicateurs de tendance centrale (moyenne, médiane, mode) sont faux de -500. Par contre, la dispersion (étendue, variance, moments centrés), l'asymétrie et l'aplatissement sont inchangés. Voilà ! 😉
@@EricLombardot aaaa maintenant c'est clair, merci ❤❤
Bonjour, comment savoir que le kurtosis de la loi normale vaut 3 ?
Bonjour, la réponse est un peu longue. Si vous suivez le lien suivant vous aurez la démonstration que Mu4=3 et que écart-type puissance 4=1, donc kurtosis = 3/1 = 3
www.techno-science.net/glossaire-definition/Loi-normale.html#ref_1
Dans la partie les moments ;)
@@EricLombardot Merci.
J'ai regardé et, effectivement, il est prouvé que le kurtosis vaut 3 mais uniquement pour la loi normale centrée réduite.
J'ai néanmoins fait selon cette méthode en généralisant pour un écart type quelconque (on peut évacuer l'espérance car il s'agit d'un paramètre de position donc ne changeant pas la forme de la courbe. Je l'ai fixée à zéro).
J'obtiens bien les moments centrés reduits d'ordre impair valant zéro et ceux d'ordre pair 2n valant (2n-1)!! (double factorielle).
Bonjour Monsieur, le moment centré d'ordre 1 mu 1 est-il la moyenne ? car la formule de mu1 n'est pas précisée dans votre vidéo. Merci d'avance!
Bonjour,
On ne calcule pas Mu 1 car il est toujours égal à 0. Les écarts positifs et les écarts négatifs à la moyenne s'annulent...
@@EricLombardot Merci!
@@EricLombardot pour quoi Lui 1 est toujours égal à 0!
Monsieur est-ce qu'un moment centré peut-il être négatif?
Bonjour,
Ca dépend ! Les moments centrés d'ordre impair peuvent être positifs ou négatifs. Les moments centrés d'ordre pair sont forcément positif.
@@EricLombardot merci bcp Monsieur
Pour quoi le moment centré d'ordre 1 est toujours nul
Bonjour, c'est parce que les différences en plus et en moins de la moyenne s'annulent. Par exemple, si 3 étudiants ont les notes de 8, 8 et 14. La moyenne = 10. Somme des écarts à la moyenne = -2 -2 +4 = 0
Pour quoi le moment centré d'ordre 1 est toujours nul
Bonjour, c'est parce que les différences en plus et en moins de la moyenne s'annulent. Par exemple, si 3 étudiants ont les notes de 8, 8 et 14. La moyenne = 10. Somme des écarts à la moyenne = -2 -2 +4 = 0