« Écart type » : différence entre les versions


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==Définition==
==Définition==
En mathématiques, l’'''écart type'''  est une mesure de la dispersion des valeurs d'un échantillon statistique ou d'une distribution de probabilité. Il est défini comme la racine carrée de la variance ou, de manière équivalente, comme la moyenne quadratique des écarts par rapport à la moyenne. Il se note en général avec la lettre grecque σ (« sigma »), d’après l’appellation ''standard deviation'' en anglais. Il est homogène à la variable mesurée.
En mathématiques, l’écart type est une mesure de la dispersion des valeurs d'un échantillon statistique ou d'une distribution de probabilité. Il est défini comme la racine carrée de la variance ou, de manière équivalente, comme la moyenne quadratique des écarts par rapport à la moyenne. Il se note en général avec la lettre grecque σ (« sigma »), d’après l’appellation ''standard deviation'' en anglais. Il est homogène à la variable mesurée.


==Français==
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[https://www.apprentissageprofond.org/ Source :  ''L'apprentissage profond'',  Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville  Éd. Massot 2018  p.82]
[https://fr.wikipedia.org/wiki/%C3%89cart_type  Source: Wikipedia, ''Écart type''.
 
 
 
[https://www.apprentissageprofond.org/ Source:  ''L'apprentissage profond'',  Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville  Éd. Massot 2018  p.82]

Version du 29 février 2020 à 23:05


Définition

En mathématiques, l’écart type est une mesure de la dispersion des valeurs d'un échantillon statistique ou d'une distribution de probabilité. Il est défini comme la racine carrée de la variance ou, de manière équivalente, comme la moyenne quadratique des écarts par rapport à la moyenne. Il se note en général avec la lettre grecque σ (« sigma »), d’après l’appellation standard deviation en anglais. Il est homogène à la variable mesurée.

Français

écart type

écart-type

écart-type de la moyenne

Anglais

standard deviation


[https://fr.wikipedia.org/wiki/%C3%89cart_type Source: Wikipedia, Écart type.


Source: L'apprentissage profond, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018 p.82



Contributeurs: Jacques Barolet, wiki