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 interpréter skewness et kurtosis ?

Cela indique un excès négatif d'outlier. En d'autres termes, la plupart des données ont tendance à se rassembler autour de la moyenne. Lorsque le Kurtosis est égal à 0, alors l'ensemble de données est mésokurtique, c'est-à-dire que les queues sont les mêmes que dans une distribution normale.

Comment interpréter l’aplatissement ?

La mesure d'aplatissement apporte des informations importantes autour les extrémités et le pic d'une distribution. Un coefficient d'aplatissement positif indique une distribution avec un pic moins plat et des extrémités plus épaisses par rapport à la distribution normale (distribution leptokurtique).

Comment interpréter le Skewness ?

En termes généraux, l'asymétrie d'une distribution est positive si la queue de droite (à valeurs hautes) est plus longue ou grosse, et négative si la queue de gauche (à valeurs basses) est plus longue ou grosse.

Quelle est la valeur du kurtosis d’une variable ayant une distribution normale ?

Dans le cas d'une distribution normale, la valeur de la statistique kurtosis est égale à zéro. Un kurtosis positif indique que par rapport a une distribution normale, les observations sont plus regroupées au centre et présentent des extrémités plus fines atteignant les valeurs extrêmes de la distribution.

Comment calculer le kurtosis ?

Afin d'obtenir un nombre sans dimension, on le divise par le carré de la variance. L'indicateur obtenu est appelé coefficient d'aplatissement de Pearson, ou kurtosis.

Comment interpréter la variance et l écart-type ?

Contrairement à l'étendue et à l'écart interquartile, la variance est une mesure qui permet de tenir compte de la dispersion de toutes les valeurs d'un ensemble de données. C'est la mesure de dispersion la plus couramment utilisée, de même que l'écart-type, qui correspond à la racine carrée de la variance.

Comment interpréter le coefficient de Fisher ?

Si la répartition de l'échantillon ou de la distribution est symétrique autour de la moyenne alors le coefficient est nul. Si la valeur est positive, l'étalement est à droite (asymétrique gauche), en revanche si elle est négative alors l'étalement est à gauche (asymétrie droite).

Comment interpréter les résultats de l’Anova ?

Si la valeur de p est inférieure à 0,05, l'hypothèse nulle, selon laquelle les moyennes sont égales, peut être vraisemblablement rejetée. C'est-à-dire que les variables qualitatives ont un effet significatif sur la variable quantitative : une moyenne au moins se distingue dans une large mesure au sein de l'échantillon.

Comment interpréter un tableau de statistiques descriptives ?

Interprétation. Utilisez la moyenne pour décrire l'échantillon avec une seule valeur qui représente le centre des données. De nombreuses analyses statistiques utilisent la moyenne en tant que mesure standard pour le centre de la loi des données. La médiane et la moyenne mesurent toutes les deux la tendance centrale.

Comment interpréter le résultat d’une médiane ?

La médiane est le point milieu d'un jeu de données, de sorte que 50 % des unités ont une valeur inférieure ou égale à la médiane et 50 % des unités ont une valeur supérieure ou égale. Dans un jeu de données de petite taille, il suffit de compter le nombre de valeurs (n) et de les ordonner en ordre croissant.

Comment calculer le kurtosis sur Excel ?

Coefficient d'asymétrie et d'aplatissement sur Excel. Dans Assistant fonction utilisez le menu déroulant de Sélectionner une catégorie et Sélectionner Statistiques (Figure 3). Dans la boîte de dialogue Assistant fonction qui apparaît choisissez la fonction Kurtosis (Figure 4).

Comment savoir si un écart est significatif ?

Si la statistique-t est supérieure à la valeur critique, alors la différence est significative. Si la statistique-t est inférieure, il n'est pas possible de différencier les deux nombres d'un point de vue statistique.

Quel est un bon écart-type ?

Pour comprendre les résultats du calcul de l'écart type, voici ce qu'il faut retenir : Entre 0 et 3 %, la volatilité de l'actif est très faible et le risque est moindre. Entre 3 et 8 %, l'actif est peu volatil et le risque est faible.

Comment savoir si une corrélation est significative ?

Pour être interprété, le coefficient de corrélation doit être significatif (la valeur de p doit être plus petite que 0,05). Si le coefficient est non significatif, on considère qu'il est semblable à r = 0.

Comment savoir si un résultat est significatif ?

S'il génère une valeur p inférieure ou égale au niveau de signification, un résultat est alors défini comme statistiquement significatif et ne sera donc pas considéré comme un événement fortuit. Cela est généralement écrit sous la forme suivante : p≤0,05.

Qu’est-ce que le seuil de significativité ?

La significativité statistique, ou seuil de signification, désigne le seuil à partir duquel les résultats d'un test sont jugés fiables. Autrement dit, ce seuil détermine la confiance dans la corrélation entre un test effectué et les résultats obtenus.

Comment interpréter les résultats ?

• Interpréter des résultats signifie donner du sens aux résultats et nous permettre de verifier si notre hypothèse est vraie ou fausse. Comparer les expériences 2 à 2 : on compare l'expérience témoin avec une autre expérience. Les 2 expériences comparées ne doivent avoir qu'UNE SEULE DIFFERENCE !

Comment interpréter les écarts type ?

L'écart-type est utile quand on compare la dispersion de deux ensembles de données de taille semblable qui ont approximativement la même moyenne. L'étalement des valeurs autour de la moyenne est moins important dans le cas d'un ensemble de données dont l'écart-type est plus petit.

Comment interpréter l’écart interquartile ?

• La médiane est considérée comme le second quartile (Q2). L'écart interquartile est la différence entre le quartile supérieur et le quartile inférieur. L'écart semi-interquartile est la moitié de l'écart interquartile. Lorsque le jeu de données est petit, il est simple de trouver les valeurs des quartiles.

Comment calculer un kurtosis ?

Afin d'obtenir un nombre sans dimension, on le divise par le carré de la variance. L'indicateur obtenu est appelé coefficient d'aplatissement de Pearson, ou kurtosis.

Comment faire des statistiques descriptives sur Excel ?

1. Sélectionner Données > Analyse > Utilitaire d'analyse, puis Statistiques descriptives (figure1)
2. Pour la plage d'entrée, sélectionner la ou les colonnes correspondant aux variables quantitatives à étudier.
3. Cocher « Intitulés en première ligne » et « Rapport détaillé » (figure 2)
4. Décocher « Niveau de confiance »

Comment interpréter les P values ?

Plus la valeur de p est petite, plus la probabilité de faire une erreur en rejetant l'hypothèse nulle est faible. Une valeur limite de 0,05 est souvent utilisée. Autrement dit, vous pouvez rejeter l'hypothèse nulle si la valeur de p est inférieure à 0,05.

Quand P-value est significative ?

Un test est dit statistiquement significatif lorsque le risque quantifié de se tromper, nommé p-valeur, est inférieur à un niveau de signification alpha. Pour être plus précis, la valeur-p est la probabilité d'obtenir une donnée aussi extrême sous l'hypothèse nulle.

Comment interpréter la valeur de l’écart-type ?

L'écart-type est utile quand on compare la dispersion de deux ensembles de données de taille semblable qui ont approximativement la même moyenne. L'étalement des valeurs autour de la moyenne est moins important dans le cas d'un ensemble de données dont l'écart-type est plus petit.

Comment savoir si l’écart-type est grand ou petit ?

En d'autres mots, plus l'écart type est grand, plus les données sont éloignées de chaque côté de la moyenne et vice versa pour un écart type qui est petit. Tout comme la variance, l'écart type peut se calculer peu importe si la distribution étudiée est une population ou un échantillon.