Mon échantillon ne suit aucune loi

Dans le cadre d'un stage PFE , j'ai réalisé des extraction des produits consommés ( type , quantité ) donc pour trouver la probabilité de quel type de produit sera consommé j'ai seulement utilisé le % , mais pour savoir la quantité qui sera consommé j'ai utilisé minitab pour tester la normalité et cela n'a pas marché , test non paramétrique résultat négatif , vue ue j'ai des valeurs extreme de 0 jusqu'a 600 valeurs. SVP comment je peux procéder ?

Bonjour Houdaelgo,

Ton échantillon n'est peut être pas représentatif de ta population.

Bonjour Houdaelgo, pourrais-tu donner des informations supplémentaires sur la distribution de ta variable (taille d'échantillon, allure, si possible kurtosis et skewness).

Si je comprends bien, la "quantité consommée" ne peut pas dépasser un seuil ? Elle sera comprise entre 0 (rien consommé) et 600 (tout consommé) ?
Est-ce que l'allure de la courbe ressemble à 3 bosses ?
Es-tu forcé d'analyser ta variable en quantitatif (une dichotomisation/binarisation de la variable peut être une solution vu la problématique mais tu risques de perdre de l'information).

la taille de mon échantillon est  400 , les valeurs varient trop vu que ca dépend de la demande client , les quantités varies de 0 jusqu'as 2000, ci joint l forme de la courbe lors du test de normalité

D'accord, tu as une sorte de 0 inflated model, tu as énormément de valeurs nulles qui modifient la distribution de ta variable.

Quel est ton objectif concernant cette variable ?
Si Y est ta variable, quel distribution obtiens-tu lorsque tu appliques la formule log10(Y+1) ?

Une question en regardant ce graphique. Est-ce que la variable "quantité" est discrète ? Est-ce un comptage ? (on ne peut pas voir ça sur le graphe). Si oui, on attend une loi de Poisson (pas normale) et il existe des statistiques spécifiques pour des variables de comptage.

HTH, Eric.