Comment interpréter le kurtosis?
« Un kurtosis élevé indique que la distribution est plutôt pointue. À l’opposé, un kurtosis proche de zéro indique une distribution relativement aplatie pour une même variance. Si β2 < 3, on parlera de distribution platikurtique, si β2 = 3 de distribution mesokurtique et si β2 > 3 de distribution leptokurtique.
Comment savoir si une variable suit une distribution normale?
Si la série statistique suit bien la distribution théorique choisie, on devrait avoir les quantiles observés égaux aux quantiles associés au modèle théorique. Plus les données (points) se rapprochent de la droite, plus la distribution empirique est dite normale.
Quelle est la distribution normale de la courbe?
La distribution normale, dite de Gauss ou gaussienne ou encore de courbe en cloche, est une courbe représente une distribution de variables. La distribution est symétrique, c’est-à-dire distribuée autour d’une moyenne avec de nombreuses occurrences autour de la moyenne et de moins en moins au fur et à mesure qu’on s’éloigne de la moyenne.
Est-ce que la distribution théorique est normale?
Si la série statistique suit bien la distribution théorique choisie, on devrait avoir les quantiles observés égaux aux quantiles associés au modèle théorique. Plus les données (points) se rapprochent de la droite, plus la distribution empirique est dite normale.
Quelle est la symétrie d’une distribution?
La symétrie d’une distribution n’affirme pas la normalité, mais une distribution normale est forcément symétrique. Une boîte à moustache est dite symétrique lorsque la position de la médiane se situe au milieu de la boîte à moustache et qu’il y a symétrie des moustaches.
Est-ce que vos données suivent une distribution normale?
Si vos données ne suivent pas une distribution normale, certains praticiens vous suggéreront un test non paramétrique (non basé sur l’hypothèse de normalité).