[{"@context":"http:\/\/schema.org\/","@type":"BlogPosting","@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2fr\/wiki1\/division-de-classe-statistiques-wikipedia\/#BlogPosting","mainEntityOfPage":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2fr\/wiki1\/division-de-classe-statistiques-wikipedia\/","headline":"Division de classe (statistiques) – Wikipedia","name":"Division de classe (statistiques) – Wikipedia","description":"before-content-x4 Division de classe ou Classification Dans les statistiques, la division des valeurs caract\u00e9ristiques ou des lignes statistiques en groupes,","datePublished":"2020-04-22","dateModified":"2020-04-22","author":{"@type":"Person","@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2fr\/wiki1\/author\/lordneo\/#Person","name":"lordneo","url":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2fr\/wiki1\/author\/lordneo\/","image":{"@type":"ImageObject","@id":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/44a4cee54c4c053e967fe3e7d054edd4?s=96&d=mm&r=g","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/44a4cee54c4c053e967fe3e7d054edd4?s=96&d=mm&r=g","height":96,"width":96}},"publisher":{"@type":"Organization","name":"Enzyklop\u00e4die","logo":{"@type":"ImageObject","@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki4\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/download.jpg","url":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki4\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/download.jpg","width":600,"height":60}},"image":{"@type":"ImageObject","@id":"https:\/\/wikimedia.org\/api\/rest_v1\/media\/math\/render\/svg\/30f268d4be31700461b9f20cabb0724899ad5d27","url":"https:\/\/wikimedia.org\/api\/rest_v1\/media\/math\/render\/svg\/30f268d4be31700461b9f20cabb0724899ad5d27","height":"","width":""},"url":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2fr\/wiki1\/division-de-classe-statistiques-wikipedia\/","wordCount":6438,"articleBody":" (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});before-content-x4Division de classe ou Classification Dans les statistiques, la division des valeurs caract\u00e9ristiques ou des lignes statistiques en groupes, classes ou classes de taille distinctes. Selon sa valeur sur les variables correspondantes, chaque \u00e9l\u00e9ment de l’int\u00e9gralit\u00e9 examin\u00e9 est attribu\u00e9 exactement une classe. Une division de classe est utile avec un nombre trop important de valeurs diff\u00e9rentes d’une variable al\u00e9atoire (observ\u00e9e) \u00e0 traiter ou \u00e0 pr\u00e9senter pratique. Ce type de traitement des donn\u00e9es est \u00e9galement effectu\u00e9 si les valeurs soulev\u00e9es ne peuvent \u00eatre consid\u00e9r\u00e9es que comme une approximation des valeurs r\u00e9elles ou si (quasi) les variables stables doivent \u00eatre examin\u00e9es avec des m\u00e9thodes de variables discr\u00e8tes. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});after-content-x4Toutes les valeurs d’une classe se trouvent dans les sup\u00e9rieurs et les inf\u00e9rieurs Fronti\u00e8re de classe , par lequel la diff\u00e9rence de la partie sup\u00e9rieure et inf\u00e9rieure Fronti\u00e8re de classe le Largeur de classe est. Le Centre de classe repr\u00e9sente la valeur repr\u00e9sentative d’une classe utilis\u00e9e pour une analyse plus approfondie. Fr\u00e9quence ou Nombre d’occupation [d’abord] Correspond au nombre d’\u00e9l\u00e9ments contenus dans la classe. Les cours sont disjunts, c’est-\u00e0-dire H. Intervalles non chevauchants et contraignants des valeurs caract\u00e9ristiques, qui sont limit\u00e9es et clairement d\u00e9finies par une bordure de classe inf\u00e9rieure et sup\u00e9rieure. Une classification est un r\u00e9sum\u00e9 des m\u00eames caract\u00e9ristiques ou similaires \u00e0 un groupe ou \u00e0 une classe. Puisqu’il n’est souvent pas possible ou sensible dans les examens statistiques pour collecter ou traiter toutes les caract\u00e9ristiques individuelles (diff\u00e9rentes) des variables al\u00e9atoires examin\u00e9es, un meilleur aper\u00e7u des donn\u00e9es peut \u00eatre obtenu par classification. Cela s’applique en particulier aux fonctionnalit\u00e9s ou fonctionnalit\u00e9s stables ou en tant que d\u00e9gustation, dont le nombre de caract\u00e9ristiques (diff\u00e9rentes) est tr\u00e8s grande. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});after-content-x4L’inconv\u00e9nient de la classification est la perte d’informations, car les valeurs d’observation individuelles sont \u00abperdues\u00bb par la seule consid\u00e9ration des classes et plut\u00f4t que des tailles repr\u00e9sentatives telles que le nombre d’observations contenues dans une certaine classe ou au milieu de la classe pour d’autres analyses. Au sein d’une classe, les observations sur les caract\u00e9ristiques doivent \u00eatre distribu\u00e9es aussi \u00e9gales que possible, i. H. Les caract\u00e9ristiques ne doivent pas seulement s’accumuler dans une zone limit\u00e9e de la classe afin que la classe et la largeur de la classe pour les observations qu’il contient soient repr\u00e9sentatives. Une limite de classe est la valeur d’une variable (al\u00e9atoire) \u00e0 l’\u00e9chelle m\u00e9trique qui limite une classe vers le bas ou vers le haut. Une classe J {displaystyle j,} est d\u00e9fini par deux fronti\u00e8res de classe qui Border de la classe inf\u00e9rieure X J dans {DisplayStyle x_ {j} ^ {u}} et le bordure sup\u00e9rieure (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});after-content-x4X J O {DisplayStyle x_ {j} ^ {o}} ( J = d’abord , … , k ) {displayStyle (j = 1, points, k),} , par lequel la bordure sup\u00e9rieure de la classe du J {displaystyle j,} -Te classe de la fronti\u00e8re de la classe inf\u00e9rieure du ( J + d’abord ) {displaystyle (j+1),} -Te La classe correspond \u00e0, d. H. X jo= X j+1u, J = d’abord , … , k – d’abord {displayStyle x_ {j} ^ {o} = x_ {j + 1} ^ {u}, quad j = 1, ldots, k-1} . Le param\u00e8tre k {displaystyle k} repr\u00e9sente le nombre de classes. Les limites de classe \u00e0 une classe peuvent \u00eatre attribu\u00e9es de deux mani\u00e8res. Soit appartient \u00e0 la bordure de la classe inf\u00e9rieure X J dans {DisplayStyle x_ {j} ^ {u}} \u00e0 la classe J {displaystyle j,} Et la bordure de la classe sup\u00e9rieure X J O {DisplayStyle x_ {j} ^ {o}} \u00e0 la classe J + d’abord {displaystyle j+1,} Ou la bordure de la classe inf\u00e9rieure X J dans {DisplayStyle x_ {j} ^ {u}} appartient \u00e0 la classe J – d’abord {displaystyle j-1,} Et la bordure de la classe sup\u00e9rieure X J O {DisplayStyle x_ {j} ^ {o}} \u00e0 la classe J {displaystyle j,} , d. h. X ju< X \u2264 X jo{DisplayStyle x_ {j} ^ {u} , k {DisplayStyle x_ {j} ^ {u} LED x x X je < X J O {DisplayStyle x_ {j} ^ {u} LED x_ {i} ou X J dans < X je \u2264 X J O , J = d’abord , … , k {DisplayStyle x_ {j} ^ {u} X ju, J = d’abord , … , k {displayStyle delta x_ {j} = x_ {j} ^ {o} -x_ {j} ^ {u}, quad j = 1, ldots, k} Les largeurs de classe suivantes entra\u00eenent l’exemple d’en haut: D\u00e9signation Largeur de classe classe 1 ind\u00e9fini 2e ann\u00e9e 20 Classe 3 30 Classe 4 ind\u00e9fini Les classes d’une caract\u00e9ristique peuvent \u00e9galement avoir des largeurs diff\u00e9rentes. Le nombre optimal de classes ou la largeur des classes d\u00e9pend de la situation d’examen sp\u00e9cifique (donn\u00e9es, objectifs). Une \u00abr\u00e8gle g\u00e9n\u00e9rale\u00bb pour d\u00e9terminer le nombre de classes ou au lieu de la largeur de la classe peut \u00eatre trouv\u00e9e dans l’article sur l’histogramme. L’algorithme Jenks Caspall fournit une proc\u00e9dure de classification automatique. Apr\u00e8s la classification, le centre de classe peut \u00eatre utilis\u00e9 pour d’autres analyses X J {displayStyle x_ {j},} En tant que valeur repr\u00e9sentative d’une classe J {displaystyle j,} \u00eatre utilis\u00e9. Si les \u00e9l\u00e9ments d’une classe sont sym\u00e9triques, il peut \u00eatre d\u00e9termin\u00e9 comme un agent arithm\u00e9tique de la bordure inf\u00e9rieure et sup\u00e9rieure si les \u00e9l\u00e9ments d’une classe contiennent. X j= xju+xjo2, J = d’abord , … , k {displayStyle x_ {j} = {frac {x_ {j} ^ {u} + x_ {j} ^ {o}} {2}}, quad j = 1, ldots, k} Dans l’exemple d’en haut, les classes suivantes r\u00e9sultent: D\u00e9signation Centre de classe classe 1 ind\u00e9fini 2e ann\u00e9e 110 Classe 3 135 Classe 4 ind\u00e9fini \u00c0 titre d’exemple, la caract\u00e9ristique m\u00e9triquement constante du \u00abrevenu net de l’ann\u00e9e\u00bb d’une population de personnes bien d\u00e9finie est examin\u00e9e. \u00c9tant donn\u00e9 que le nombre de personnes est plus faible avec l’augmentation des revenus, vous choisissez i. d. R. Les classes de revenu sup\u00e9rieur plus larges que le milieu et le bas pour que la pr\u00e9sentation reste claire. Si une fonctionnalit\u00e9 est divis\u00e9e en classes de largeurs diff\u00e9rentes, la fr\u00e9quence de classe (absolue ou relative) n’est pas significative sans sp\u00e9cifier la largeur de classe. Par cons\u00e9quent, le calcul de la densit\u00e9 de fr\u00e9quence est important pour rendre les classes comparables. Il correspond \u00e0 la hauteur de colonne appartenant \u00e0 la largeur de la classe et \u00e0 la fr\u00e9quence de classe dans un histogramme. La densit\u00e9 de fr\u00e9quence d’une classe est le rapport de la fr\u00e9quence absolue ou relative d’une classe \u00e0 la largeur de classe correspondante. La densit\u00e9 de fr\u00e9quence pour X J dans \u2264 X < X J O {DisplayStyle x_ {j} ^ {u} LED x x Il en r\u00e9sulte comme suit: h^( xj) = h(xj)xjo\u2212xju{displayStyle {widehat {h}} gauche (x_ {j} droit) = {frac {hleft (x_ {j} droit)} {x_ {j} ^ {o} -x_ {j} ^ {u}}}}} avec H ( xj) {displayStyle hleft (x_ {j} droit)} La fr\u00e9quence absolue de classe J {displaystyle j,} ou f^( xj) = f(xj)xjo\u2212xju{displayStyle {widehat {f}} gauche (x_ {j} droit) = {frac {fleft (x_ {j} droit)} {x_ {j} ^ {o} -x_ {j} ^ {u}}}}} avec F ( xj) {displayStyle fleft (x_ {j} \u00e0 droite)} La fr\u00e9quence relative de classe J {displaystyle j,} . Une possibilit\u00e9 de repr\u00e9sentation syst\u00e9matique et claire d’une variable al\u00e9atoire stable classifi\u00e9e offre un tableau de fr\u00e9quence. par lequel n {displaystyle n,} Le nombre d’objets d’enqu\u00eate est. Les tables crois\u00e9es peuvent \u00eatre utilis\u00e9es pour pr\u00e9senter des distributions de fr\u00e9quences multidimensionnelles. La repr\u00e9sentation graphique des variables classifi\u00e9es peut \u00eatre effectu\u00e9e via un histogramme, une colonne ou un diagramme de tige, un diagramme de barres ou dans tr\u00e8s peu de classes via un diagramme de g\u00e2teau. Puisqu’il n’y a que des intervalles mais aucune valeur exacte dans une classification, seuls les intervalles et aucune valeur exacte ne peuvent \u00eatre d\u00e9termin\u00e9s pour les param\u00e8tres de position.Comme exemple [2] Le nombre de voitures pour mille habitants dans les pays europ\u00e9ens est choisi ici. Classe no. Nombre de voitures pour 1000 Nombre de pays Densit\u00e9 de fr\u00e9quence d’abord plus de 0 \u00e0 200 5 0,025 2 Plus de 200 \u00e0 300 6 0,06 3 Plus de 300 \u00e0 400 6 0,06 4 Plus de 400 \u00e0 500 9 0,09 5 Plus de 500 \u00e0 700 6 0,03 Sous limite: (5 \u00b7 0 + 6 \u00b7 200 + 6 \u00b7 300 + 9 \u00b7 400 + 6 \u00b7 500) \/ 32 = 300 Limite sup\u00e9rieure: (5 \u00b7 200 + 6 \u00b7 300 + 6 \u00b7 500 + 6 \u00b7 700) \/ 32 = 434,375 Ainsi: 300 "},{"@context":"http:\/\/schema.org\/","@type":"BreadcrumbList","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"item":{"@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2fr\/wiki1\/#breadcrumbitem","name":"Enzyklop\u00e4die"}},{"@type":"ListItem","position":2,"item":{"@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2fr\/wiki1\/division-de-classe-statistiques-wikipedia\/#breadcrumbitem","name":"Division de classe (statistiques) – Wikipedia"}}]}]