Une question assez simple

Bonjour,
Réf. : https://www.maths-forum.com/informatique/matrice-correlations-valeurs-aberrantes-sous-t253287.html
Il s'agit de valeurs aberrantes, c'est à dire celles qui sont à plus de 3 écarts type.
Normalement, les spécialistes des probas de MF devraient réagir violemment, s'ils connaissent un minimum les notions fondamentales des probabilités.

Bonjour,

Dlzlogic a écrit:Normalement, les spécialistes des probas de MF devraient réagir violemment, s'ils connaissent un minimum les notions fondamentales des probabilités.  

Contrairement à toi, ces spécialistes sont des enseignants aguerris, des chercheurs reconnus, peut-être des formateurs en contrat avec des laboratoires médicaux, des grandes entreprises, etc.

Non seulement, c'est une injure de mettre en doute les connaissances/compétences des spécialistes d'une théorie que tu ne connais pas (tu te prends pour qui ??)
mais en plus, on voit clairement que, selon toi, un échange se doit d'être violent. C'est beau, bel esprit, belle sagesse !

Tu sais, personne ne t'oblige à déverser quotidiennement tes calomnies et ton mépris pour les matheux.

Bonjour Chris,
Bon, je constate que tu n'as pas lu la question ou la réponse, tu te limites à m'insulter. C'est ça ton boulot de formateur ?
Avant de m'insulter, répond au moins à mes questions, on verra ensuite.

Je cite la question dont il s'agit :

Je cherche à ne pas tenir compte de certaines valeurs aberrantes lors du calcul d'une matrice de corrélations sous R sans retirer d'individu à part entière. Plus précisément, je souhaite retirer seulement certaines valeurs du profil d'un ou plusieurs individus. Est-ce possible ? Auriez-vous une procédure pour y parvenir ?

Le demandeur sait qu'il y a des valeurs aberrantes, il ne cherche pas à les isoler. La solution pourrait-être de remplacer la valeur aberrante par la moyenne obtenue.
Mais très nettement, c'est pas la question qui t'intéresse, encore moins la réponse à apporter, mais juste m'insulter.

Tu passes ton temps à effacer les messages. Cela montre encore une fois ton attitude "ouverte".
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Mon message se limite à signaler ton injure et ta vision d'une réponse qui, d'après toi, se doit d'être violente.
Parler probas avec toi n'est pas possible puisque tu ne connais pas les notions de bases (variable aléatoire, espérance, théorèmes ,etc) et que tu confonds un peu tout.

Je t'ai précisé clairement ton injure envers les spécialistes en probas qui sont sur M.F.
Tu affirmes que je t'ai insulté : merci de préciser où ! Sinon, c'est encore du flan...

Ce qui me parait le plus grave dans la réponse donnée n'est pas de s'être trompé sur le sens de la question, mais d'ignorer que des valeurs avec un écart de plus de 1 ou 2 écart-types puissent être considérées comme aberrantes. Il y a environ 1% des valeurs dont l'écart dépasse 3 écart-type, et c'est tout à fait normal, comme la loi du même nom.
On a le droit d'ignorer cela, dans ce cas, on ne répond pas au sujet.

Bon, Sylviel a répondu, merci à lui.
D'abord la notion de valeur aberrante est très claire et très précise. Pour simplifier, une valeur dont l'écart à la moyenne est supérieure à 3 écarts-type doit être jugée douteuse, dans tous les cas. Si le nombre de mesure est grand, disons un millier il peut y avoir une dizaine de valeurs qui sont dans ce cas là. Un simple examen permettra de décider si cette valeur, ou ces valeurs sont à éliminer.
Dans le cas de la question posé, on n'a pas plus d'information, puisque la question ne porte pas sur la décision "valeur aberrant ou pas" mais sur la façon de l'éliminer sans éliminer l'individu.
J'ai précisé que la méthode la plus simple était de remplacer cette valeur aberrant par la moyenne arithmétique. Bien-sûr la moyenne arithmétique du premier calcul est faussée par cette valeur aberrante. Un simple examen de la nouvelle moyenne obtenue pour décider si cette valeur de remplacement n'est pas aberrant elle aussi, auquel cas, il suffira de recommencer.
Je tiens à préciser que cette opération se justifie facilement.
Il faut garder à l'esprit que la répartition des écarts à la moyenne dans tous les cas d'expérience de "même loi" est toujours conforme à la répartition normale.