Mais, bon, on parle de l'age moyen ... mais que représente une moyenne arithmetique ?
Juste une distribution équiprobable des valeurs ( connu aussi sous le nom d'esperance ). cela veut dire qu'une moyenne est sensible aux valeurs et non aux quantités ( de valeurs ).
Dans ton cas tu travailles avec une moyenne arithmetique, et une moyenne arithmetique est tres sensible aux grandes differences de valeurs ( normal puisqu'il travaille sur les valeurs ).
Un exemple con :
Tu as 999 personnes qui gagnent 1000¤ et 1 personne qui gagne 1000 000¤, la moyenne arithmetique est de 1999¤ par personne.
Par contre, si la seule personne ne gagnait que 100 000¤. la moyenne serait de 1099¤.
Dans le cadre d'une distribution de quantité de valeurs, travailler sur les medians et quartiles ( voire deciles ou centiles ) a plus de sens.
Dans notre exemple, la mediane serait exatement à 1000¤ et meme le dernier centile serait à 1000¤ par contre, seul changerait la borne sup de l'échantillon.
Dans le cadre de l'etude de l'age, il serait interessant d'etudier la difference de distributions des quantités d'ages de lignes ( genre 10 lignes de 5j, 50 de 6 mois, ... ).
Si cela se trouve, tu verras peut etre qu'une ligne sur deux à moins de 3 mois ... une ligne sur quatre plus de 2 ans ( quantités totalement dites au hasard ).
# des statistiques et du reste ...
Posté par Mouns . En réponse au journal L'âge moyen d'une ligne de code d'XviD. Évalué à 7.
Mais, bon, on parle de l'age moyen ... mais que représente une moyenne arithmetique ?
Juste une distribution équiprobable des valeurs ( connu aussi sous le nom d'esperance ). cela veut dire qu'une moyenne est sensible aux valeurs et non aux quantités ( de valeurs ).
Dans ton cas tu travailles avec une moyenne arithmetique, et une moyenne arithmetique est tres sensible aux grandes differences de valeurs ( normal puisqu'il travaille sur les valeurs ).
Un exemple con :
Tu as 999 personnes qui gagnent 1000¤ et 1 personne qui gagne 1000 000¤, la moyenne arithmetique est de 1999¤ par personne.
Par contre, si la seule personne ne gagnait que 100 000¤. la moyenne serait de 1099¤.
Dans le cadre d'une distribution de quantité de valeurs, travailler sur les medians et quartiles ( voire deciles ou centiles ) a plus de sens.
Dans notre exemple, la mediane serait exatement à 1000¤ et meme le dernier centile serait à 1000¤ par contre, seul changerait la borne sup de l'échantillon.
Dans le cadre de l'etude de l'age, il serait interessant d'etudier la difference de distributions des quantités d'ages de lignes ( genre 10 lignes de 5j, 50 de 6 mois, ... ).
Si cela se trouve, tu verras peut etre qu'une ligne sur deux à moins de 3 mois ... une ligne sur quatre plus de 2 ans ( quantités totalement dites au hasard ).