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Les moments centraux sont utilisés de préférence aux moments ordinaires, calculés en termes d'écarts par rapport à la moyenne plutôt que par rapport à zéro, parce que les moments centraux d'ordre supérieur ne concernent que l'étendue et la forme de la distribution, plutôt que son emplacement. | Les moments centraux sont utilisés de préférence aux moments ordinaires, calculés en termes d'écarts par rapport à la moyenne plutôt que par rapport à zéro, parce que les moments centraux d'ordre supérieur ne concernent que l'étendue et la forme de la [[distribution]], plutôt que son emplacement. | ||
Des ensembles de moments centraux peuvent être définis pour des distributions à la fois univariées et multivariées. | Des ensembles de moments centraux peuvent être définis pour des distributions à la fois univariées et multivariées. | ||
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[https://isi.cbs.nl/glossary/term505.htm Source : ISI ] | |||
[https://en.wikipedia.org/wiki/Central_moment Source : Wikipedia ] | [https://en.wikipedia.org/wiki/Central_moment Source : Wikipedia ] | ||
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Dernière version du 11 février 2024 à 22:12
Définition
Un moment central est un moment de la distribution de probabilité d'une variable aléatoire autour de la moyenne de cette variable ; c'est-à-dire qu'il s'agit de la valeur attendue d'une puissance entière spécifiée de l'écart de la variable aléatoire par rapport à la moyenne. Les différents moments forment un ensemble de valeurs par lesquelles les propriétés d'une distribution de probabilité peuvent être utilement caractérisées.
Les moments centraux sont utilisés de préférence aux moments ordinaires, calculés en termes d'écarts par rapport à la moyenne plutôt que par rapport à zéro, parce que les moments centraux d'ordre supérieur ne concernent que l'étendue et la forme de la distribution, plutôt que son emplacement.
Des ensembles de moments centraux peuvent être définis pour des distributions à la fois univariées et multivariées.
Français
moment centré
Anglais
central moment
Sources
Contributeurs: Maya Pentsch, wiki
