Les données à une seule variable sont généralement appelées données univariées. Il s'agit d'un type de données qui consiste en des observations sur une seule caractéristique ou un seul attribut. Les données à une seule variable peuvent être utilisées dans une étude descriptive pour voir comment chaque caractéristique ou attribut varie avant d'inclure cette variable dans une étude comportant deux variables ou plus.
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Questions fréquemment posées en Données univariées
Qu'est-ce que les données univariées ?
Les données univariées concernent l'analyse d'une seule variable. Elles se concentrent sur les caractéristiques d’une seule variable à la fois.
Quels sont des exemples de données univariées ?
Des exemples incluent la taille d'une population, les notes des élèves à un examen, ou la température quotidienne.
Quels graphiques utilise-t-on pour les données univariées ?
Les graphiques couramment utilisés sont les histogrammes, les diagrammes en boîte, et les diagrammes de dispersion.
Pourquoi analyser les données univariées est important ?
Analyser des données univariées aide à comprendre la distribution et les caractéristiques principales d’une seule variable, facilitant ainsi la prise de décision.
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Lily Hulatt
Spécialiste du contenu numérique
Lily Hulatt est une spécialiste du contenu numérique avec plus de trois ans d’expérience en stratégie de contenu et en conception de programmes. Elle a obtenu son doctorat en littérature anglaise à l’Université de Durham en 2022, a enseigné au Département d’études anglaises de l’Université de Durham, et a contribué à plusieurs publications. Lily se spécialise en littérature anglaise, langue anglaise, histoire et philosophie.
Gabriel Freitas est un ingénieur en intelligence artificielle possédant une solide expérience en développement logiciel, en algorithmes d’apprentissage automatique et en IA générative, notamment dans les applications des grands modèles de langage (LLM). Diplômé en génie électrique de l’Université de São Paulo, il poursuit actuellement une maîtrise en génie informatique à l’Université de Campinas, avec une spécialisation en apprentissage automatique. Gabriel a un solide bagage en ingénierie logicielle et a travaillé sur des projets impliquant la vision par ordinateur, l’IA embarquée et les applications LLM.
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