Biais des survivants - Historique des versions

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	== Anglais ==		== Anglais ==
	''' Survivorship bias'''		''' Survivorship bias'''

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	==Sources==		==Sources==


	[https://fr.wikipedia.org/wiki/Biais_des_survivants Source : Wikipedia]		[https://fr.wikipedia.org/wiki/Biais_des_survivants Source : Wikipedia]


	[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]		[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

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	''' Survivorship bias'''		''' Survivorship bias'''

	~~<small>~~		==Sources==


	[https://fr.wikipedia.org/wiki/Biais_des_survivants Source : Wikipedia]		[https://fr.wikipedia.org/wiki/Biais_des_survivants Source : Wikipedia]

Pitpitt le 19 janvier 2021 à 17:07

2021-01-19T17:07:55Z

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	[[Catégorie:9]]		[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

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Imeziani le 19 janvier 2021 à 17:05

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	~~==en construction==~~

	== Définition ==		== Définition ==
	~~Il s’agit du phénomène par lequel seuls ceux qui ont « survécu »~~ à ~~un long processus sont inclus ou exclus dans~~ une ~~analyse~~, ce qui ~~crée un échantillon biaisé~~.		Le biais des survivants est une forme de biais de sélection consistant à surévaluer les chances de succès d'une initiative en concentrant l'attention sur les sujets ayant réussi, mais qui sont des exceptions statistiques (des « survivants ») plutôt que des cas représentatifs.

	== Français ==		== Français ==
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	<small>		<small>

	[https://~~towardsdatascience~~.~~com~~/~~120-data-scientist-interview-questions-and-answers-you-should-know-in-2021-b2faf7de8f3e~~ Source : ~~towardsdatascience~~]		[https://fr.wikipedia.org/wiki/Biais_des_survivants Source : Wikipedia]


	[[Catégorie:~~Scotty~~]]		[[Catégorie:9]]

Pitpitt le 15 janvier 2021 à 13:16

2021-01-15T13:16:46Z

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	== Définition ==		== Définition ==
	Il s’agit du phénomène par lequel seuls ceux qui ont « survécu » à un long processus sont inclus ou exclus dans une analyse, ce qui crée un échantillon biaisé. Voici un excellent exemple fourni par Sreenivasan Chandrasekar : « Nous nous inscrivons à la salle de sport et y assistons pendant quelques jours. Nous voyons les mêmes visages de nombreuses personnes qui sont en forme, motivées et qui font de l’exercice tous les jours, et ceci à chaque fois que nous y allons. Après quelques jours, nous commençons à déprimer, car nous ne pouvons pas respecter notre programme et notre motivation plus d’une semaine alors que la plupart des gens que nous avons vus à la salle de sport le pouvaient. Ce que nous n’avons pas vu, c’est qu’un grand nombre de personnes qui s’étaient inscrites à la salle de sport avaient également cessé d’y aller juste après une semaine et nous ne les avons pas vues ».		Il s’agit du phénomène par lequel seuls ceux qui ont « survécu » à un long processus sont inclus ou exclus dans une analyse, ce qui crée un échantillon biaisé.


	== Français ==		== Français ==
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	== Anglais ==		== Anglais ==
	''' Survivorship bias'''		''' Survivorship bias'''




	<small>		<small>
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	[[Catégorie:~~vocabulary]]~~		[[Catégorie:Scotty]]

	~~[[Catégorie:vocabulaire]]~~
	~~[[Catégorie:sihem~~]]

Sihem le 6 janvier 2021 à 02:24

2021-01-06T02:24:07Z

← Version précédente		Version du 5 janvier 2021 à 22:24
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	==en construction==		==en construction==

	== Définition ==		== Définition ==
	Il s’agit du phénomène par lequel seuls ceux qui ont « survécu » à un long processus sont inclus ou exclus dans une analyse, ce qui crée un échantillon biaisé. Voici un excellent exemple fourni par Sreenivasan Chandrasekar : « Nous nous inscrivons à la salle de sport et y ~~allons~~ pendant quelques jours. Nous ~~retrouvons~~ les mêmes visages de nombreuses personnes qui sont en forme, motivées et qui font de l’exercice tous les jours, et ceci à chaque fois que nous y allons. Après quelques jours, nous commençons à déprimer, car nous ne pouvons pas respecter notre programme et notre motivation plus d’une semaine alors que la plupart des gens que nous avons ~~croisés dans~~ la salle de sport le pouvaient. Ce que nous n’avons pas vu, c’est qu’un grand nombre de personnes qui s’étaient inscrites à la salle de sport avaient également cessé d’y aller juste après une semaine et nous ne les avons pas vues ».		Il s’agit du phénomène par lequel seuls ceux qui ont « survécu » à un long processus sont inclus ou exclus dans une analyse, ce qui crée un échantillon biaisé. Voici un excellent exemple fourni par Sreenivasan Chandrasekar : « Nous nous inscrivons à la salle de sport et y assistons pendant quelques jours. Nous voyons les mêmes visages de nombreuses personnes qui sont en forme, motivées et qui font de l’exercice tous les jours, et ceci à chaque fois que nous y allons. Après quelques jours, nous commençons à déprimer, car nous ne pouvons pas respecter notre programme et notre motivation plus d’une semaine alors que la plupart des gens que nous avons vus à la salle de sport le pouvaient. Ce que nous n’avons pas vu, c’est qu’un grand nombre de personnes qui s’étaient inscrites à la salle de sport avaient également cessé d’y aller juste après une semaine et nous ne les avons pas vues ».


	== Français ==		== Français ==
	''' Biais des survivants'''		''' Biais des survivants '''

	== Anglais ==		== Anglais ==
	''' Survivorship bias '''		''' Survivorship bias'''


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	<small>		<small>

	[https://towardsdatascience.com/120-data-scientist-interview-questions-and-answers-you-should-know-in-2021-b2faf7de8f3e Source :towardsdatascience ]		[https://towardsdatascience.com/120-data-scientist-interview-questions-and-answers-you-should-know-in-2021-b2faf7de8f3e Source : towardsdatascience]


	[[Catégorie:vocabulary]]		[[Catégorie:vocabulary]]

	[[Catégorie:~~vocabulair~~		[[Catégorie:vocabulaire]]
			[[Catégorie:sihem]]

Sihem le 6 janvier 2021 à 02:18

2021-01-06T02:18:16Z

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	== Définition ==		== Définition ==
	Il s’agit du phénomène par lequel seuls ceux qui ont « survécu » à un long processus sont inclus ou exclus dans une analyse, ce qui crée un échantillon biaisé. Voici un excellent exemple fourni par Sreenivasan Chandrasekar : « Nous nous inscrivons à la salle de sport et y ~~assistons~~ pendant quelques jours. Nous retrouvons les mêmes visages de nombreuses personnes qui sont en forme, motivées et qui font de l’exercice tous les jours, et ceci à chaque fois que nous y allons. Après quelques jours, nous commençons à déprimer, car nous ne pouvons pas respecter notre programme et notre motivation plus d’une semaine alors que la plupart des gens que nous avons croisés dans la salle de sport le pouvaient. Ce que nous n’avons pas vu, c’est qu’un grand nombre de personnes qui s’étaient inscrites à la salle de sport avaient également cessé d’y aller juste après une semaine et nous ne les avons pas vues ».		Il s’agit du phénomène par lequel seuls ceux qui ont « survécu » à un long processus sont inclus ou exclus dans une analyse, ce qui crée un échantillon biaisé. Voici un excellent exemple fourni par Sreenivasan Chandrasekar : « Nous nous inscrivons à la salle de sport et y allons pendant quelques jours. Nous retrouvons les mêmes visages de nombreuses personnes qui sont en forme, motivées et qui font de l’exercice tous les jours, et ceci à chaque fois que nous y allons. Après quelques jours, nous commençons à déprimer, car nous ne pouvons pas respecter notre programme et notre motivation plus d’une semaine alors que la plupart des gens que nous avons croisés dans la salle de sport le pouvaient. Ce que nous n’avons pas vu, c’est qu’un grand nombre de personnes qui s’étaient inscrites à la salle de sport avaient également cessé d’y aller juste après une semaine et nous ne les avons pas vues ».

	== Français ==		== Français ==

Sihem le 5 janvier 2021 à 21:48

2021-01-05T21:48:41Z

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	== Définition ==		== Définition ==
	Il s’agit du phénomène par lequel seuls ceux qui ont « survécu » à un long processus sont inclus ou exclus dans une analyse, ce qui crée un échantillon biaisé. Voici un excellent exemple fourni par Sreenivasan Chandrasekar : « Nous nous inscrivons à la salle de sport et y assistons pendant quelques jours. Nous retrouvons les mêmes visages de nombreuses personnes qui sont en forme, motivées et qui font de l’exercice tous les jours, et ceci à chaque fois que nous y allons. Après quelques jours, nous commençons à déprimer, car nous ne pouvons pas respecter notre programme et notre motivation plus d’une semaine alors que la plupart des gens que nous avons croisés à la salle de sport le pouvaient. Ce que nous n’avons pas vu, c’est qu’un grand nombre de personnes qui s’étaient inscrites à la salle de sport avaient également cessé d’y aller juste après une semaine et nous ne les avons pas vues ».		Il s’agit du phénomène par lequel seuls ceux qui ont « survécu » à un long processus sont inclus ou exclus dans une analyse, ce qui crée un échantillon biaisé. Voici un excellent exemple fourni par Sreenivasan Chandrasekar : « Nous nous inscrivons à la salle de sport et y assistons pendant quelques jours. Nous retrouvons les mêmes visages de nombreuses personnes qui sont en forme, motivées et qui font de l’exercice tous les jours, et ceci à chaque fois que nous y allons. Après quelques jours, nous commençons à déprimer, car nous ne pouvons pas respecter notre programme et notre motivation plus d’une semaine alors que la plupart des gens que nous avons croisés dans la salle de sport le pouvaient. Ce que nous n’avons pas vu, c’est qu’un grand nombre de personnes qui s’étaient inscrites à la salle de sport avaient également cessé d’y aller juste après une semaine et nous ne les avons pas vues ».

	== Français ==		== Français ==