Tutoriel : statistiques de base sous CORICO

Les outils statistiques de base présentés dans cette page permettent une analyse rapide des variables, séparément, ou deux par deux. Les interfaces graphiques sont privilégiés ; vous n’avez rien à programmer. Une version "Etudiant" gratuite est proposée.

Moyennes, écart-type, graphes divers

Au menu « Ouvrir un fichier », choisissez votre fichier :

Cliquez OK. Puis « menu Fichier… Voir, Modifier les données » :

=> affiche le tableau complet.

A gauche de la fenêtre sont affichées les deux premières colonnes du tableau de données. Vous pouvez changer de variable :

Pour l'affichage immédiat des Maxima, Minima, Moyennes, Ecart-types et Coefficient de corrélation des deux variables affichées, utilisez les boutons suivants :

=> pour les graphes :

=> affiche 4 courbes en parallèle :

=> affiche un nuage de points :

Un clic droit dans ces graphes permet d’en modifier l’aspect, ou de l’exporter. Le survol des points avec la souris affiche dans une bulle son nom et ses coordonnées.

=> comparaison de moyennes :

Les boîtes à moustaches sont dessinées à droite. Selon que les variables sont gaussiennes ou non, un type de test paramétrique ou non paramétrique vous est conseillé (ici Mann-Withney).

Pour les non statisticiens, les petits boutons bleus donnent des explications.

Peut-on prévoir la dispersion de résultats aléatoires ?

Ce bouton, dans la fenêtre de comparaison de moyennes ci-dessus, permet de connaître la distribution de probabilité. Cliquez sur « Optimise » pour trouver celle qui s’ajuste le mieux aux données.

Les données sont comparées à une distribution théorique de manière à ce que les points forment approximativement une droite :

Attention ! Une variable qui n’est pas « aléatoire » n’a aucune raison d’obéir à une distribution probabiliste si elle obéit à un phénomène déterministe. Cependant le logiciel en choisit forcément une parmi celles proposées.

Ici, la distribution « Gamma » dont la fonction de densité de probabilité (PDF) est figurée à droite, a été détectée parmi 12 types de distributions (Weibull, Normale, Log normale, Poisson, Chi2, Exponentielle, Cauchy, Gamma, Uniforme, Double exponentielle, Pareto, Tukey Lambda, valeurs extrêmes).

La valeur Gamma = 2 affiché à droite est le paramètre de forme. La distribution peut prendre des allures très différentes selon son paramètre de forme : pour Gamma = 2, elle présente une asymétrie vers la droite.

Il est possible en général de modéliser les données à l’aide de plus d’une distribution. Vous pouvez cocher une distribution particulière et modifier son éventuel paramètre de forme pour maximiser le coefficient de corrélation.

Ces lois de distribution sont couramment utilisées pour la modélisation des données de fiabilité. Par exemple on mesure des efforts à la rupture différents sur des éprouvettes pourtant réputées identique ; autre exemple : on mesure un taux de défaillance qui évolue avec le temps. Cela permet de modéliser

Et si vos variables ne sont pas aléatoires, ou sont liées entre-elles

Lorsque la variable d’intérêt n’est pas aléatoire, d’autres approches sont mieux adaptées :

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