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Data Analysis

Analyseur de Distribution de Données

· Dernière mise à jour：2025-01-22

Analyse complète de distribution de données avec tests de normalité, détection de valeurs aberrantes et évaluations d'adéquation

Exécution

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Exemples

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Analyse de données26
Tests d’adéquation3

Guide d'utilisation de l'outil

Découvrez quand utiliser cet outil, ce qu'il prend en charge et comment les utilisateurs l'appliquent.

Points clés

Catégorie
Data Analysis
Types d’entrée
textarea, select, checkbox
Type de sortie
text
Exemples associés
4
API disponible
Oui

Aperçu

L'Analyseur de Distribution de Données est un outil statistique complet conçu pour examiner la structure de vos jeux de données, identifier les anomalies et valider la normalité de vos échantillons grâce à des tests rigoureux.

Quand l’utiliser

  • Pour vérifier si vos données suivent une loi normale avant d'appliquer des tests paramétriques.
  • Pour identifier et isoler les valeurs aberrantes qui pourraient fausser vos résultats statistiques.
  • Pour visualiser la fréquence et la dispersion de vos données via des histogrammes et des percentiles.

Fonctionnement

  1. 1Saisissez vos données numériques sous forme de liste séparée par des virgules ou des retours à la ligne.
  2. 2Sélectionnez le niveau de signification souhaité (90%, 95% ou 99%) pour vos tests statistiques.
  3. 3Activez les options de test de normalité, de détection d'aberrations ou de génération d'histogramme selon vos besoins.
  4. 4Lancez l'analyse pour obtenir un rapport détaillé incluant les résultats des tests Anderson-Darling, Shapiro-Wilk et Jarque-Bera.

Cas d’usage

  • Contrôle qualité industriel pour vérifier la stabilité des mesures de production.
  • Recherche académique pour valider les hypothèses de distribution avant une analyse de régression.
  • Analyse financière pour détecter des anomalies dans les séries de prix ou de rendements.

Exemples

1. Validation de la normalité des scores de test

Enseignant-chercheur

Contexte

Un chercheur a collecté les scores de 100 étudiants et doit déterminer si la distribution est normale pour choisir le test statistique approprié.

Problème

Besoin de confirmer la normalité sans calcul manuel complexe.

Utilisation

Copier-coller la liste des scores dans l'entrée de données et activer 'Tester la normalité'.

significanceLevel: 0.05, testNormality: true

Résultat

Le rapport confirme si les scores suivent une loi normale, permettant de justifier l'utilisation de tests paramétriques.

2. Nettoyage de données de capteurs

Ingénieur IoT

Contexte

Des capteurs de température envoient des données en continu, mais certains relevés sont erronés en raison d'interférences.

Problème

Identifier les valeurs aberrantes pour nettoyer le jeu de données avant l'entraînement d'un modèle.

Utilisation

Saisir les relevés de température et activer la détection des valeurs aberrantes.

FAQ

Quels tests de normalité sont effectués ?

L'outil effectue les tests Anderson-Darling, Shapiro-Wilk et Jarque-Bera pour évaluer la normalité de votre distribution.

Comment les valeurs aberrantes sont-elles détectées ?

L'outil utilise plusieurs méthodes robustes, notamment l'intervalle interquartile (IQR) et le Z-score, pour identifier les points atypiques.

Puis-je analyser plusieurs colonnes de données ?

Oui, en sélectionnant l'option 'Colonnes multiples', l'outil aplatira toutes vos valeurs en un seul ensemble de données pour une analyse globale.

Que signifie le niveau de signification ?

Il représente le seuil de confiance (alpha) utilisé pour rejeter ou accepter l'hypothèse nulle lors des tests statistiques.

L'outil génère-t-il des graphiques ?

En activant l'option 'Inclure les données d'histogramme', vous obtenez les fréquences et percentiles nécessaires pour construire vos représentations graphiques.

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Outil avancé d'analyse de corrélation qui calcule les coefficients de corrélation entre les variables pour mesurer la force et la direction de leurs relations linéaires.

detectOutliers: true, significanceLevel: 0.01

Résultat

L'outil liste les valeurs aberrantes détectées par Z-score, permettant de les supprimer pour obtenir une moyenne plus précise.