« Biais des survivants » : différence entre les versions


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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 ».
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 ==
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== Anglais ==
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''' Survivorship bias'''
''' Survivorship bias'''
==Sources==


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


 
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
 
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[https://towardsdatascience.com/120-data-scientist-interview-questions-and-answers-you-should-know-in-2021-b2faf7de8f3e Source : towardsdatascience]
 
 
[[Catégorie:vocabulary]]
 
[[Catégorie:vocabulaire]]
[[Catégorie:sihem]]

Dernière version du 30 août 2024 à 13:49

Définition

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

Biais des survivants

Anglais

Survivorship bias

Sources

Source : Wikipedia

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Contributeurs: Imane Meziani, wiki, Sihem Kouache