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Etude de la normalité d'une distributionTest du khi² |
On l'utilise pour tester la validité d'une hypothèse, ici donc la normalité de la distribution. On va donc calculer la moyenne et l'écart-type. Les données sont segmentées en classes de longueur égale. Pour chaque classe on compte le nombre d'éléments la composant. On compare ce nombre au nombre correspondant pour la même étendue pour une loi normale de paramètres la moyenne et l'écart-type mesuré. On calcule (ni-niprévu)^2/niprévu pour chaque classe i. La somme de ces écarts au carré est comparée à une valeur du Khi2 tabulée à n-1 ddl pour avoir le degré de certitude quant à la normalité de la distribution. n-1 ddl car la proportion de points dans la dernière classe s'obtient en calculant 1-somme des autres proportions donc ces valeurs ne sont pas indépendantes.
Pour ne pas tomber sur des données non interprétables, cette méthode n'est valable qu'à partir de 5 éléments par classe.
Le classeur colorisation et segmentation fait aussi une vérification de la normalité en utilisant ces méthodes.
| droite de Henry | test du khi ² | test de Shapiro-Wilk | test de Kolmogorov Smirnov |
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