Pourquoi on divise par n-1 pour calculer la variance d'échantillon

[@priscillango6933]

J'adore le format de la vidéo, ça paraît bcp plus propre et facile à comprendre. Elle m'a aidé à comprendre des points où j'étais perdue, merci beaucoup pour votre travail !

[@yannickdeumeni7403]

Okay, je reçois cette vidéo comme un parchemin codé vers la lumière, bref vous avez donne un coup de pouce à mon cerveau et j'ai compris le truc... Merci, c'est agréable de savoir l'origine des formules et constantes...

[@SilvX_.]

Merci Beaucoup

[@ycfbhl]

Très bien je vous trouve très bien

[@franckhansmannel6043]

Bonjour, je viens de découvrir vos tutos et je dois dire qu'ils sont supers ! Bravo pour ce travail pédagogique. Mais ils lèvent de nouvelles questions quand on connait un peu la stat. Je cherche une façon simple d'expliquer l'histoire du ddl = n-1 pour la variance de l'échantillon (corrigée). C'est pas simple a expliquer. Je comprend parfaitement l'histoire de la liberté sur n-1 valeurs et de l'imposition de la nieme lorsqu'on à la SCE. Dans cette vidéo, vous expliquez que la variance corrigée de l'échantillon est une meilleure estimation de la variance de pop que la variance réelle de l'échantillon (qui la sous estime). Je comprend le principe. J'ai deux questions : 1 - La variance non corrigée a t'elle un intérêt ? Elle est super pour l'explication de la nature de la variance, mais en quoi est elle fausse pour l'échantillon sachant que dans la pop, elle n'est pas corrigée. Pour expliquer la question : si je prend un échantillon de 10 valeurs dans une pop totale de 10 valeurs, l'estimation de la variance pop à partir de mon échantillon est moins bonne avec la variance corrigée qu'avec la variance non corrigée. Est ce que je me trompe ? 2 - Quelle est la raison justifiant que la surestimation soit gommée par un ddl de n-1 ? pourquoi pas n-2 ou plus ? Merci par avance pour votre retour,

[@yuanyao4856]

Super merci

[@pascal1839]

mon dieu que c'est lent et répétitif il faut attendre 9 minutes pour entrer dans le sujet... et c'est toujours lent et répétitif pour rien ou presque rien : pourquoi n-1 et pas n-2 ? Ou encore pourquoi pas n-1,5 ?

[@timfa4566]

Il faut que la variance ne soit pas définie en 1 (on ne calcule pas l'écart type d'un seul élément) d'où le N-1

[@franckhansmannel6043]

Selon moi (mais je peux me tromper), La variance étant une moyenne d'écarts², comme il y a n-1 écarts indépendants, on prend n-1, au meme titre que la moyenne des xi se fait sur les n valeurs indépendants des x. Je pense que la difficulté, c'est que pour faire simple on dit que une moyenne c'est une somme divisé par n mais en fait c'est une somme divisée par le ddl. Du coup, la variance de population (non corrigée) n'a aucun sens selon moi. J'ai posé la question au créateur de la vidéo, mais je n'ai pas eu de réponse. Concernant l'histoire de la sous estimation de la variance non corrigée, idem, pas de réponse à mon commentaire. Il n'est pas mauvais pour expliquer les bases de la stat, mais dommaque que dès que ca devient abstrait, il n'arrive pas à expliquer.

[@pascal1839]

@@franckhansmannel6043 n-1 car on compte les écarts : pour 10 valeurs 9 écarts ! Merci la j'ai (enfin) compris. Très belle journée à vous