Images
https://fr.wikipedia.org › wiki › Droite_de_Henry
Droite de Henry — WikipédiaEn statistique, la droite de Henry est une méthode graphique pour ajuster une distribution gaussienne à celle d'une série d'observations (d'une variable numérique continue). En cas d'ajustement, elle permet de lire rapidement la moyenne et l'écart type d'une telle distribution.
http://www.jybaudot.fr › Stats › droitehenry.html
Droite de Henry et exemple avec Excel - jybaudot.frLa droite de Henry est un outil visuel pour vérifier si une distribution suit une loi normale. Ce site explique sa transformation, son utilisation en management de la qualité et en régression, et donne un exemple avec Excel.
https://www.techno-science.net › definition › 5951.html
Droite de Henry : définition et explications - Techno-Science.netLa droite de Henry est une méthode pour visualiser les chances qu'a une distribution d'être gaussienne. Elle permet de lire rapidement la moyenne et l'écart type d'une telle distribution. Principe. Si X est une variable gaussienne de moyenne et de variance σ 2 et si N est une variable de loi normale centrée réduite, on a les égalités ...
http://modulad.fr › numero-35 › Excelense-grenier-35 › DiagrammedeHenry.pdf
Comment construire un diagramme de Henry avec Excel et comment l ...Le diagramme de Henry (ou « droite de Henry ») permet d’apprécier l’adéquation d’une distribution observée à la loi de Gauss. En abscisse, x, on porte les valeurs observées ou les limites supérieures des classes lorsque les valeurs sont regroupées en classes. En ordonnée, on porte le « normit » de x (la fonction normit sera définie à la page 2).
http://php.iai.heig-vd.ch › ~lzo › metrologie › cours › droite%20de%20henry.pdf
Droite de Henry - HEIG-VDLa droite de Henry est une méthode pour visualiser les chances qu'a une distribution d'être gaussienne. Elle permet de lire rapidement la moyenne et l'écart type d'une telle distribution. Principe . Si X est une variable gaussienne de moyenne et de variance σ2 et si N est une variable de loi normale centrée réduite, on a les égalités suivantes :
Interprétation. Utilisez la droite de Henry des effets pour déterminer la valeur, le sens et l'importance des effets. Sur la droite de Henry des effets, les effets qui sont éloignés de 0 sont statistiquement significatifs. La couleur et la forme des points diffèrent entre les effets qui sont statistiquement significatifs et ceux qui ne le ...
http://hpa.free.fr › Droite_de_Henry.htm
Droite de Henry - FreeSa moyenne, par sa médiane, à l’abscisse de l’intersection de la droite avec l’horizontale à la fréquence de 50%. Son écart-type par la demie amplitude de l’intervalle des abscisses de.ses intersections avec les horizontales aux fréquences de 0,1587 et 0,8413 (en pointillés sur le graphique).
Nous allons essayer de vérifier cette hypothèse en utilisant une méthode graphique appelée droite de Henry. Cette méthode d'ajustement graphique d'une loi normale à une distribution observée repose sur la relation linéaire qui existe entre la variable aléatoire X et la variable centrée réduite ε : peut en effet s'écrire aussi : .
https://support.minitab.com › fr-fr › minitab › help-and-how-to › statistical-modeling › ...
Graphiques des valeurs résiduelles pour la fonction Droite d ... - MinitabInterprétation. Utilisez la droite de Henry des valeurs résiduelles afin de vérifier l'hypothèse selon laquelle les valeurs résiduelles sont normalement distribuées. La droite de Henry des valeurs résiduelles doit suivre approximativement une ligne droite.
https://www.alliage-ad.com › data-science › data-science-droite-de-henry
Data science : Droite de Henry - ALLIAGELa droite de Henry est une méthode graphique pour tester l'ajustement d'un échantillon à une loi normale. Ce site présente la théorie, les exemples et les implémentations en Python et openTURNS.
Droite de Henry
Droite d'ajustement d'un nuage de point à une loi normale
En statistique, la droite de Henry est une méthode graphique pour ajuster une distribution gaussienne à celle d'une série d'observations. En cas d'ajustement, elle permet de lire rapidement la moyenne et l'écart type d'une telle distribution.
