Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Normalité
Propriété statistique selon laquelle une distribution de données suit une loi gaussienne caractérisée par sa symétrie parfaite autour de la moyenne et son aplatissement spécifique.
Aplatissement (Kurtosis)
Paramètre caractérisant la concentration des valeurs autour de la moyenne, mesurant si les queues d'une distribution sont plus épaisses (leptokurtique) ou plus plates (platikurtique) qu'une distribution normale.
Test de Shapiro-Wilk
Test statistique d'hypothèse puissant pour évaluer la normalité d'un échantillon, particulièrement efficace pour les petits effectifs (n < 50).
Test de Kolmogorov-Smirnov
Test non paramétrique comparant la fonction de répartition empirique d'un échantillon à celle d'une distribution théorique pour déterminer l'adéquation à cette distribution.
Densité de probabilité
Fonction décrivant la densité relative de probabilité pour une variable aléatoire continue, dont l'intégrale sur un intervalle donne la probabilité d'observation dans cet intervalle.
Fonction de répartition
Fonction cumulative F(x) donnant la probabilité qu'une variable aléatoire prenne une valeur inférieure ou égale à x, caractérisant complètement une distribution.
Moments statistiques
Mesures quantitatives décrivant la forme d'une distribution, incluant le premier moment (moyenne), le deuxième (variance), le troisième (asymétrie) et le quatrième (kurtosis).
Standardisation
Processus transformant les variables en scores Z ayant une moyenne de 0 et un écart-type de 1, facilitant la comparaison entre distributions différentes.
Distribution leptokurtique
Distribution présentant un kurtosis supérieur à celui de la normale, avec des queues plus épaisses et un pic plus aigu, indiquant une plus grande probabilité d'extrêmes.
Distribution platikurtique
Distribution ayant un kurtosis inférieur à la normale, caractérisée par un aplatissement plus prononcé et des queues plus fines que la distribution gaussienne.
Test de Jarque-Bera
Test d'adéquation à la loi normale basé sur les coefficients d'asymétrie et de kurtosis, particulièrement adapté aux grands échantillons.
Excess Kurtosis
Mesure du kurtosis ajustée en soustrayant 3 (valeur du kurtosis pour une distribution normale), permettant d'évaluer directement l'écart d'aplatissement par rapport à la normale.
Distribution bimodale
Distribution présentant deux modes distincts, suggérant la présence de deux sous-populations ou mécanismes générateurs différents dans les données.
Test d'Anderson-Darling
Test de normalité modifiant celui de Kolmogorov-Smirnov en donnant plus de poids aux extrémités de la distribution, augmentant sa sensibilité aux écarts dans les queues.