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Est asymétrique ce qui présente une disposition irrégulière d'éléments des uns par rapport aux autres, ayant des parties qui ne correspondent pas les unes aux autres par leur forme, leur taille ou leur disposition, en s'opposant à symétrique. Une asymétrie qualifie une absence totale ou un défaut de symétrie, une inégalité qu'il ne faut pas confondre avec la dissymétrie! L'homophonie entre symétrie et asymétrie explique que l'un est l'opposé de l'autre. Comparaison formes symétrique et asymétrique: Si la forme est symétrique à gauche, elle est asymétrique à droite. En illustration supplémentaire, deux feuilles sont symétrique ou asymétrique selon leur axe de symétrie représenté par la nervure principale. L'asymétrie est évoquée, au niveau anatomique, lorsqu'il y a symétrie bilatérale ou pentaradiée. Voir aussi les organes génitaux des poissons sont asymétriques. Dans la nature, le crabe violoniste est un bon exemple où la pince gauche est plus grande que l'animal et la droite n'est pas plus grande qu'une patte.

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Exemple Belle illustration d'étalement à droite: Pour établir les coefficients, nous avons arbitrairement recomposé cet échantillon de 931 salariés en attribuant les centres de classes de rémunération à l'effectif de chaque tranche (900 pour la première et 6 000 pour celui qui gagne bien sa vie). La fonction statistiques descriptives de XLSTAT 2014 contient trois coefficients: asymétries de Pearson, de Fisher et de Bowley. Respectivement 0, 775, 0, 777 et -0, 333. Les deux premiers sont positifs comme on pouvait s'y attendre en remarquant l'étalement à droite sur le graphique. Après vérification, il s'avère que « l'asymétrie de Pearson » au sens de XLSTAT correspond en fait au coefficient de Fisher. « Asymétrie » cache la fonction YMETRIE d'Excel, c'est-à-dire sans biais.

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Somme de réalisations indépendantes [ modifier | modifier le code] Soient X une variable aléatoire réelle et la somme de n réalisations indépendantes de X (exemple: la loi binomiale de paramètres n et p, somme de n réalisations indépendantes de la loi de Bernoulli de paramètre p). Grâce à la propriété d' additivité des cumulants, on sait que κ i ( Y) = n κ i ( X), donc: Forme de la distribution [ modifier | modifier le code] Un coefficient nul indique une distribution symétrique. Un coefficient négatif indique une distribution décalée à droite de la médiane, et donc une queue de distribution étalée vers la gauche. Un coefficient positif indique une distribution décalée à gauche de la médiane, et donc une queue de distribution étalée vers la droite. Estimation de l'asymétrie [ modifier | modifier le code] Estimateur non biaisé pour la loi normale [ modifier | modifier le code] Un estimateur de l'asymétrie, non biaisé pour la loi normale, est: où et sont des estimateurs non biaisés respectivement de l'espérance et de la variance.

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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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Le mode a-t-il une distribution? Une distribution à un seul mode est dite unimodale. Une distribution à plus d'un mode est dite bimodale, trimodale, etc., ou généralement multimodale. Le mode d'un ensemble de données est en Wolfram Language comme le plus courant. mis en œuvre[data]. Que nous dit la distribution bimodale? Au lieu d'un seul mode, nous en aurions deux. Une implication importante d'un ensemble de données bimodal est qu'il peut nous montrer que deux types différents d'individus sont représentés dans un ensemble de données. Un histogramme d'un ensemble de données bimodales a deux pics ou bosses. Quel est un exemple de distribution bimodale? Par exemple, le nombre de clients qui visitent un restaurant toutes les heures suit une distribution bimodale, car les gens ont tendance à manger à deux heures différentes: le déjeuner et le dîner. Ce comportement humain sous-jacent est à l'origine de la distribution bimodale. 2. Deux groupes différents sont regroupés. Une distribution bimodale peut-elle être symétrique?