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distribution gaussienne ou pas

3 participants

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Message par ricololo Mer 24 Sep 2008 - 19:28

Bonjour,
Je débute en statistique.
Mon problème est le suivant: j'ai un ensemble de données physiques (issues de mesures satellitaires) dont je note la moyenne moy et l'écart-type sig.
Je cherche à savoir si cet ensemble est "représentable" par une distribution gaussienne dont la moyenne est moy et l'écart type sig. Comment qu'on fait?
Je ne cherche pas de solutions graphiques mais plutôt un test programmable car j'ai au total 2500 ensembles à explorer.
Merci beaucoup

ricololo

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Message par Eric Pagot Jeu 25 Sep 2008 - 7:04

Il existe un test de normalité test de Wilk-Shapiro qui permet de comparer l'ensemble des données à une distribution normale théorique

Eric Pagot

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Message par ricololo Ven 26 Sep 2008 - 5:45

Bein alors les statisticiens! pas de réponse?
Je reformule ma question suite à la réponse de Monsieur Pagot:
Savez quel test de normalité (pour savoir si une série statistique suit
ou non une loi normale) est le plus robuste, le plus stable, bref, le
plus mieux:

test de Kolmogorov-Smirnov, test de Shapiro-Wilke, test du chi2-gof (goodness of fit) ou ...?

merci

ricololo

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Message par Invité Ven 26 Sep 2008 - 6:42

Réponse :

Il n'y en a pas. Des tests de normalité il y en a une multitude certains étant plus conservateur que d'autres.

a toi de choisir.

Micros

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Message par ricololo Ven 26 Sep 2008 - 7:07

Merci mais qu'est ce qu'un test conservateur?

ricololo

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Date d'inscription : 24/09/2008

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Message par Invité Ven 26 Sep 2008 - 7:46

un test conservateur est un test qui a tendance a plus facilement conserver H0 ou bien encore a plus difficilement la rejeter.

Invité
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Message par sai9004 Ven 26 Sep 2008 - 8:35

On nous a souvent conseillé à l'école d'utiliser le test de Bera-Jarque, qui utilise les moments d'ordre 3 (Skweness) et 4 (Kurtosis). De plus il est très facile à mettre en oeuvre.
Tous les tests ont leur faiblesse, mais si je devais en retenir un je retiendrais celui-là.

@+

sai9004

Nombre de messages : 45
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