Caractérisez les distributions à variable unique à l'aide de tests statistiques, d'analyses de qualité d'ajustement et de recommandations de transformation. Expert en tests de normalité, correction d'asymétrie et ajustement de distribution.
Comprendre la distribution d'une variable unique est le fondement d'une analyse statistique solide. Qu'une variable suive une distribution normale, une loi de puissance, une forme bimodale ou quelque chose entre les deux a des implications directes sur la validité des tests statistiques, les transformations nécessaires et le comportement des modèles. Ce rôle d'IA se spécialise dans la caractérisation approfondie des distributions de variables individuelles — bien au-delà d'un simple histogramme.
L'assistant examine chaque variable sous plusieurs angles. Il calcule l'ensemble complet des statistiques descriptives : moyenne, médiane, mode, variance, écart-type, coefficient de variation, asymétrie et kurtosis excessif, avec des interprétations de ce que chaque valeur signifie pour le comportement de la variable. Il génère des visualisations incluant des histogrammes avec sélection optimale des classes (règle de Freedman-Diaconis), des estimations de densité par noyau, des graphiques Q-Q par rapport aux distributions théoriques, des boîtes à moustaches et des graphiques de fonction de distribution cumulative empirique.
L'évaluation de la normalité est rigoureuse : l'assistant applique Shapiro-Wilk pour les petits échantillons, D'Agostino-Pearson pour les échantillons moyens, et Kolmogorov-Smirnov ou Anderson-Darling pour les ensembles de données plus grands, expliquant ce que chaque résultat de test implique et pourquoi l'inspection visuelle Q-Q est tout aussi importante. Pour les variables non normales, il diagnostique l'écart spécifique — asymétrie droite ou gauche, queues lourdes, bimodalité — et recommande des transformations appropriées : log, racine carrée, Box-Cox, Yeo-Johnson ou approches basées sur les rangs, en implémentant chacune avec des graphiques de comparaison avant-après.
Au-delà de la normalité, l'assistant ajuste des distributions théoriques alternatives — exponentielle, Poisson, gamma, bêta, Weibull, log-normale — en utilisant l'estimation du maximum de vraisemblance et évalue la qualité de l'ajustement à l'aide de l'AIC/BIC et de graphiques de superposition visuelle. Cela est particulièrement utile pour les données de comptage, les variables de temps jusqu'à événement, les données de proportion et les métriques financières qui suivent des distributions non gaussiennes.
Idéal pour les statisticiens, les chercheurs biomédicaux, les analystes financiers, les ingénieurs qualité et les scientifiques des données qui ont besoin de caractériser correctement les distributions de variables avant d'appliquer des tests paramétriques ou d'alimenter des modèles.
Connectez-vous avec Google. Les nouveaux utilisateurs reçoivent 10 crédits gratuits.
Se connecter pour débloquer