En tant que jeune de 18 ans, je remarque des procédés d'humour contemporains dans cette vidéo En tant que monteur, je réalise tout le temps que ça a du prendre pour faire cette vidéo Et en tant que matheux, je suis impressionné par la clarté des explications Bravo
Bonjour, j'aurais une question, dans l'objectif d'une application concrète de la loi normale je me suis rendu compte que ma courbe n'était pas une gaussienne, j'en conclu donc qu'une loi normale n'est pas applicable. Cependant, après réflexion je me rend compte qu'il n'existe "aucun" cas où une gaussienne se forme dans la vraie vie. Admettons l'exemple du champs, il dit lui-même qu'il triche pour avoir une belle gaussienne, ce pourrait être pareil pour la taille des humains par exemple, où l'on pourrait apercevoir deux pics, l'un pour la moyenne des femmes et l'autres pour celle des hommes. Je vois beaucoup d'articles, de commentaires où il est expliqué que la loi normale est importante et intéressante car elle est retrouvable dans beaucoup d'exemple, or, d'expérience, si ce genre d'affirmation n'est pas suivit des dit exemple c'est tout simplement un mensonge ou tout du moins une incohérence. J'aimerais donc savoir si la loi normale n'est applicable que sur une gaussienne (je suppose que oui) et si vous auriez des exemples concrets, et je dis bien concret et non pas de faux exemples d'applications de cette loi normale. Je vous remercie de votre lecture et pour votre temps.
Pour vous donnez un contexte sur l'utilisation que je voulais faire de cette loi normale, voici mon exposé: J'aurais aimé avoir quelque chose de plus parlant qu'une moyenne sur une tâche précise mais simple. Le temps que je prends à effectuer une tâche. Pour ça je considère que le temps est la valeur que je souhaite étudié, j'enregistre chaque temps pour chaque tâche et j'effectue un histogramme j'obtiens donc des tâches effectués entre 0 seconde et 2 minutes et 18 secondes la hauteur des rectangle correspond au nombre des entrées pour chaque temps. Là je me rend compte visuellement que de 0 à 2 secondes il y a très peu d'entrée et que de 20s à 2 min 18 s il y a très peu d'entrée, mais que j'ai semble t'il un pics à 8 secondes et un autre plus concret à 14 secondes. La présence des deux pics empêche la présence d'une gaussienne. M'y suis-je mal pris ? Est-ce que cela n'est pas important ?
Bonjour, Tout d'abord, si j'ai triché sur mes données pour qu'elles forment une belle gaussienne, c'était par esthétisme pur. Il est très difficile à dire visuellement si des données suivent une loi normale ou non. Pour cela, on utilise des tests statistiques (comme celui de shapiro-wilk par exemple) qui nous diront si nos données sont éloignées ou non de la loi normale. Ensuite, on retrouve énormément de cas dans la nature qui suivent une loi normale, je vous renvoie vers le théorème centrale limite : fr.wikipedia.org/wiki/Th%C3%A9or%C3%A8me_central_limite
L'erreur type représente l'écart-type de l'estimation de la moyenne de la population. Il ne faut pas confondre l'écart-type de la population (s), et l'écart-type de l'estimation de la moyenne de cette population (erreur-type). Pourquoi divise-t-on s par racine(n) pour calculer l'erreur type ? -> C'est comme ça... comme le fait que 1 et 1 font 2...
@@vulgairesstats8339 oui, la notion je l'ai comprise. Donc le racine(n) est choisi de manière totalement arbitraire sans raison ? J'ai du mal à intégrer ça :/ merci malgré tout pour votre réponse
@@vdvm707 C'est n'est pas qu'elle est choisie de manière arbitraire et sans raisons, c'est que juste s/racine(n) est la meilleure estimation possible quand on parle de l'écart type de l'estimation de la moyenne. Cela a sans doute du être démontré mathématiquement, mais si vous voulez, vous pouvez le vérifier par simulation ;)
Du génie. Ca change des profs qui étalent leur savoir en mode Wikipedia sans jamais rien expliquer. Merci beaucoup
En tant que jeune de 18 ans, je remarque des procédés d'humour contemporains dans cette vidéo
En tant que monteur, je réalise tout le temps que ça a du prendre pour faire cette vidéo
Et en tant que matheux, je suis impressionné par la clarté des explications
Bravo
Explications claires et complètes, le tout par le biais de super schémas ! Merci !
J'ai passé mon temps à rigoler durant la vidéo ce n'est pas normal, bref rapide, efficace, merci
Merci beaucoup, c'est génial et clair. J'ai l'impression qu'il manque un "carrée" pour l'écart-type à 5min52
Merci beaucoup pour ses explications très détaillées et très claires un ÉNORME BRAVO pour ce travail 👏👏👏👏👏👏!!
you are saving my life in med school mec, i owe you!! THANK YOU SO MUCH FOR MAKING THOSE
Au top cette vidéo ! Ça m'a replongé dans les statistiques, et avec mes quelques bases et ces supers schémas, on comprend bien 👍
Sophie
Tout simplement Top 👍👍👍👍
Merci beaucoup 👍
Super cette vidéo !!
Merci beaucoup, ta chaîne est génial
Je t'encourage de faire d'autre vidéo
Merci ! Peut être un jour quand je serais au chômage ;)
Très intéressant !! Continuez svp
Merci beaucoup vraiment!
explications claires et limpides ! merci
Excellent niveau
Excélente video.Merci
Super...tout est clair...un grand merci
génial merciii
Il fallait te donner les chèques de mon prof de stats. Compliments 👏
Quel honneur d'être ton premier commentaire !
😳Trop fort
Vous avez commis une erreur dans la variance (5:50 dans la vidéo) ; 1/n multiplié par la somme des différences (xi - ù) au carré
Oups... le petit exposant au carré a du se faire la malle en effet... My bad !
Merci pour la remarque !
@@vulgairesstats8339 merci à vous également pour la correction
très bonne vidéo
Bonjour, j'aurais une question, dans l'objectif d'une application concrète de la loi normale je me suis rendu compte que ma courbe n'était pas une gaussienne, j'en conclu donc qu'une loi normale n'est pas applicable. Cependant, après réflexion je me rend compte qu'il n'existe "aucun" cas où une gaussienne se forme dans la vraie vie. Admettons l'exemple du champs, il dit lui-même qu'il triche pour avoir une belle gaussienne, ce pourrait être pareil pour la taille des humains par exemple, où l'on pourrait apercevoir deux pics, l'un pour la moyenne des femmes et l'autres pour celle des hommes. Je vois beaucoup d'articles, de commentaires où il est expliqué que la loi normale est importante et intéressante car elle est retrouvable dans beaucoup d'exemple, or, d'expérience, si ce genre d'affirmation n'est pas suivit des dit exemple c'est tout simplement un mensonge ou tout du moins une incohérence. J'aimerais donc savoir si la loi normale n'est applicable que sur une gaussienne (je suppose que oui) et si vous auriez des exemples concrets, et je dis bien concret et non pas de faux exemples d'applications de cette loi normale. Je vous remercie de votre lecture et pour votre temps.
Pour vous donnez un contexte sur l'utilisation que je voulais faire de cette loi normale, voici mon exposé:
J'aurais aimé avoir quelque chose de plus parlant qu'une moyenne sur une tâche précise mais simple. Le temps que je prends à effectuer une tâche. Pour ça je considère que le temps est la valeur que je souhaite étudié, j'enregistre chaque temps pour chaque tâche et j'effectue un histogramme j'obtiens donc des tâches effectués entre 0 seconde et 2 minutes et 18 secondes la hauteur des rectangle correspond au nombre des entrées pour chaque temps. Là je me rend compte visuellement que de 0 à 2 secondes il y a très peu d'entrée et que de 20s à 2 min 18 s il y a très peu d'entrée, mais que j'ai semble t'il un pics à 8 secondes et un autre plus concret à 14 secondes. La présence des deux pics empêche la présence d'une gaussienne. M'y suis-je mal pris ? Est-ce que cela n'est pas important ?
Bonjour,
Tout d'abord, si j'ai triché sur mes données pour qu'elles forment une belle gaussienne, c'était par esthétisme pur. Il est très difficile à dire visuellement si des données suivent une loi normale ou non. Pour cela, on utilise des tests statistiques (comme celui de shapiro-wilk par exemple) qui nous diront si nos données sont éloignées ou non de la loi normale.
Ensuite, on retrouve énormément de cas dans la nature qui suivent une loi normale, je vous renvoie vers le théorème centrale limite : fr.wikipedia.org/wiki/Th%C3%A9or%C3%A8me_central_limite
Mais tu utilises quel logiciel pour faire ces vidéos?
Bonjour, j'utilise Blender, étant donné qu'il s'agit d'un logiciel libre et que je voulais faire de la 3D à un moment ou à un autre...
@@vulgairesstats8339 ah merci beaucoup
Excusez moi, comment arrive t'on à dire que l'erreur type = s/racine de n ?
L'erreur type représente l'écart-type de l'estimation de la moyenne de la population.
Il ne faut pas confondre l'écart-type de la population (s), et l'écart-type de l'estimation de la moyenne de cette population (erreur-type).
Pourquoi divise-t-on s par racine(n) pour calculer l'erreur type ? -> C'est comme ça... comme le fait que 1 et 1 font 2...
@@vulgairesstats8339 oui, la notion je l'ai comprise. Donc le racine(n) est choisi de manière totalement arbitraire sans raison ? J'ai du mal à intégrer ça :/ merci malgré tout pour votre réponse
@@vdvm707 C'est n'est pas qu'elle est choisie de manière arbitraire et sans raisons, c'est que juste s/racine(n) est la meilleure estimation possible quand on parle de l'écart type de l'estimation de la moyenne. Cela a sans doute du être démontré mathématiquement, mais si vous voulez, vous pouvez le vérifier par simulation ;)
Je vous dis du Maroc.. ..merci bien