Statistiques - Modèles de données

Les modèles de données sont très utiles lorsqu'ils sont dessinés graphiquement. Modèles de données généralement décrits en termes de fonctionnalités telles que le centre, la répartition, la forme et d'autres propriétés inhabituelles. D'autres étiquettes descriptives spéciales sont symétriques, en forme de cloche, asymétriques, etc.

Centre

Le centre d'une distribution, graphiquement, est situé à la médiane de la distribution. Une telle charte graphique montre que près de la moitié des observations sont de chaque côté. La hauteur de chaque colonne indique la fréquence des observations.

Modèle de données central

Propager

La diffusion d'une distribution se réfère à la variation des données. Si l'ensemble d'observation couvre un large éventail, la propagation est plus grande. Si les observations sont centrées autour d'une seule valeur, alors l'écart est plus petit.

Répandre le modèle de données

Forme

La forme d'une distribution peut être décrite à l'aide des caractéristiques suivantes.

  • Symétrie - En distribution symétrique, le graphique peut être divisé au centre de telle manière que chaque moitié est une image miroir de l'autre.

    Symétrie
  • Nombre de pics. - Distributions avec un ou plusieurs pics. La distribution avec un pic clair est connue comme unimodale, et la distribution avec deux pics clairs est appelée bimodale. Une distribution symétrique de pic unique au centre, est appelée en forme de cloche.

    Nombre de pics
  • Asymétrie - Certaines distributions peuvent avoir plusieurs observations d'un côté du graphique que de l'autre côté. Les distributions ayant moins d'observations vers des valeurs plus faibles seraient faussées à droite; et les distributions avec moins d'observations vers des valeurs plus faibles seraient faussées à gauche.

    Asymétrie
  • Uniforme - Lorsque l'ensemble d'observations n'a pas de pic et que les données sont réparties également sur toute la plage de la distribution, la distribution est alors appelée distribution uniforme.

    Uniforme

Caractéristiques inhabituelles

Les caractéristiques inhabituelles communes des modèles de données sont les lacunes et les valeurs aberrantes.

  • Lacunes - Les lacunes indiquent les zones d'une distribution sans observations. La figure suivante présente un écart car il n'y a aucune observation au milieu de la distribution.

    Lacunes
  • Valeurs aberrantes - Les distributions peuvent être caractérisées par des valeurs extrêmes qui diffèrent grandement de l'autre ensemble de données d'observation. Ces valeurs extrêmes sont appelées valeurs aberrantes. La figure suivante illustre une distribution avec une valeur aberrante.

    Valeurs aberrantes