Comment Vérifier la Normalité d'une Variable Quantitative Sous Python? Guide Complet Pour Débutants

Découvrez dans cette vidéo du 19ème jour du challenge #100JoursDeML pourquoi la normalité des variables est un enjeu crucial en statistique. Cette vidéo présente les trois points clés à connaître sur la normalité : comment analyser la normalité graphiquement, comment l'analyser à l'aide d'indicateurs comme le kurtosis et le skewness, et comment effectuer des tests. Nous abordons également les avantages et les limites de chaque test, et vous aurez une implémentation pratique sous Python à la fin de la vidéo.


00:00 Introduction
01:24 Point 1 - Analyses graphiques
03:11 Point 2 - Calcul des indicateurs pertinents
04:33 Point 3 - Faire des tests de normalité
07:35 Implémentation de la normalité sous Python
07:35 Skewness et Kurtosis sous Python
09:21 QQ-plot et histogramme sous Python
10:32 Les tests de normalité en Python
12:12 Résumé et conclusion






Lien vers les vidéos du challenge:    • Présentation du Challenge 100JoursDeML: Pa...  


Lien vers le premier projet: https://github.com/LeCoinStat/100Jour...

Lien vers le notebook :

https://github.com/LeCoinStat/100Jour...


Lien vers le cours théorique: https://cours-machine-learning.blogsp...

Lien vers la documentation du package fanalysis: https://pypi.org/project/fanalysis/

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