Asymétrique À Droite — Prix Du M2 À Versailles

Mesures de symétrie Introduction Pour comprendre la notion de symétrie et d'asymétrie, il faut faire appel aux représentations graphiques (ici, le diagramme en bâtons). Une distribution de valeurs peut être symétrique, asymétrique à gauche, asymétrique à droite. Dans ce cas on constate en général que la moyenne est égale à la médiane et aussi au mode. Dans ce cas on constate généralement que la moyenne est supérieure à la médiane qui elle-même est supérieure au mode. Dans ce cas on constate généralement que la moyenne est inférieure à la médiane qui elle-même est inférieure au mode. Il peut être utile de quantifier l'asymétrie et non pas seulement de la constater. C'est l'objet de ce qui suit. Les moments centrés Quand on connait les valeurs de la série statistique, on peut définir les moments centrés. Le moment centré d'ordre p est: Nous connaissons le moment centré d'ordre 1: Nous connaissons aussi le moment centré d'ordre 2:, c'est la variance. Pour quantifier l'asymétrie, nous utiliserons le moment centré d'ordre 3:.

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Le coefficient S de Pearson Définition: Le coefficient S de Pearson mesure l'asymétrie d'une distribution par comparaison entre les valeurs de la moyenne et du mode. Il se note: \(S = \frac {\bar x - M_o}{\sigma}\) Méthode: Si S=0, la distribution est symétrique. Si S>0, la distribution est étalée à droite. Si S<0, la distribution est étalée à gauche. Le coefficient B de Pearson Définition: Le coefficient d'asymétrie \(\beta_1\) de Pearson est défini par \(\beta_1=\frac {\mu_3^2}{\mu_2^3}\) où \(\mu_3\) désigne le moment centré d'ordre 3, soit \(\mu_3=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{i=n} (x_i-\overline{x})^3 \). \(\mu_2\) désigne le moment centré d'ordre 2, soit \(\mu_2=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{i=n} (x_i-\overline{x})^2\), c'est à dire la variance. Méthode: L'interprétation de la valeur de \(\beta_1\) de Pearson se fait comme suit: Si \(\beta_1\) est proche de 0, la distribution est approximativement symétrique. Si \(\beta_1\) >0, elle est étalée à droite pour \(\mu_3>0\). Si \(\beta_1\) >0, elle est étalée à gauche pour \(\mu_3<0\).

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Coefficient de Fisher Définition: Le coefficient d'asymétrie \(\gamma_1\) de Fisher est défini par \(\gamma_1=\frac{\mu_3}{\sigma^3}\). \(\mu_3\) est le moment centré d'ordre 3 \(\mu_3=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{i=n} (x_i-\overline{x})^3\) Méthode: L'interprétation de la valeur du \(\gamma_1\) de Fischer se fait comme suit: Si \(\gamma_1\) est proche de 0, la distribution est approximativement symétrique. Si \(\gamma_1>0\), la distribution est étalée à droite. Si \(\gamma_1<0\), la distribution est étalée à gauche.

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Cette mesure d'asymétrie peut s'effectuer avec l'indice chiral. Dans le cas d'une distribution de variance finie et non nulle, il est donné par: où est la borne supérieure du coefficient de corrélation entre la distribution et son image miroir. L'indice chiral prend des valeurs dans l'intervalle [0;1/2]. Dans le cas de n observations, est le coefficient de corrélation entre les observations triées par valeurs croissantes et les observations triées par valeurs décroissantes. Contrairement à d'autres mesures d'asymétrie, l'indice chiral s'annule si et seulement si la distribution est symétrique, au sens d'une symétrie indirecte [ 15]. Voir aussi [ modifier | modifier le code] Notes et références [ modifier | modifier le code] (en) Cet article est partiellement ou en totalité issu de l'article de Wikipédia en anglais intitulé « Skewness » ( voir la liste des auteurs). ↑ « Archived copy » (version du 5 juillet 2010 sur l' Internet Archive) ↑ (en) Eric W. Weisstein, « Pearson Mode Skewness », sur MathWorld ↑ (en) Eric W. Weisstein, « Pearson's skewness coefficients », sur MathWorld ↑ Doane, David P., and Lori E. Seward. "

A quoi sert une mesure d'asymétrie? L'asymétrie est une statistique descriptive qui peut être utilisée conjointement avec l'histogramme et le graphique quantile normal pour caractériser les données ou la distribution. L'asymétrie indique la direction et la taille relative de l'écart d'une distribution par rapport à la distribution normale. Pourquoi l'asymétrie est-elle importante? La principale raison pour laquelle l'asymétrie est importante est qu'une analyse basée sur des distributions normales évalue mal les rendements et les risques attendus. Savoir qu'il y a 70% de chances que le marché monte et 30% de chances que le marché baisse peut sembler utile lorsque l'on se fie à des distributions normales. Qu'est-ce qu'un biais important? En règle générale, si l'asymétrie est inférieure à -1 ou supérieure à 1, la distribution est très asymétrique. Si l'asymétrie est comprise entre -1 et -0, 5 ou entre 0, 5 et 1, la distribution est modérément asymétrique. Si l'asymétrie est comprise entre -0, 5 et 0, 5, la distribution est à peu près symétrique.

Les coefficients empiriques Il existe d'autres coefficients d'asymétrie plus rapides à calculer que, mais dont les propriétés résultent de constatations empiriques. Le coefficient empirique de Pearson Le coefficient empirique de Yule et Kendall Définition: Le coefficient empirique de Yule et Kendall se définit à partir des trois quartiles de la distribution observée:

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