Chapitre III : Matériels et Méthodes
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• L’asymétrie : L'asymétrie, en statistique, est le degré d'asymétrie observé dans une
distribution donnée.
Les distributions peuvent présenter une asymétrie à droite (positive) ou à gauche (négative) à des
degrés divers. Une distribution normale (courbe en cloche) présente une asymétrie nulle.
• L’aplatissement : Comme l'asymétrie, l'aplatissement est une mesure statistique
utilisée pour décrire la distribution.
Il existe trois catégories d'aplatissement qui peuvent être affichées par un ensemble de données.
Toutes les mesures d'aplatissement sont comparées à une distribution normale standard, ou une
courbe en cloche.
•Méoscurtique (aplatissement = 3,0)
La première catégorie d'aplatissement est une distribution mésokurtique. Cette distribution a une
statistique d'aplatissement similaire à celle de la distribution normale.
•Leptokurtique (aplatissement > 3,0)
La deuxième catégorie est une distribution leptokurtique. Toute distribution leptokurtique affiche
un aplatissement plus important qu'une distribution mésokurtique.
•Platykurtique (aplatissement < 3,0)
Le dernier type de distribution est une distribution platykurtique. Une distribution statistique dans
laquelle la valeur d’aplatissement en excès est négative.
b- A partir de la boîte à moustache
Indépendamment des statistiques, la boîte à moustache permet de visualiser rapidement la symétrie
de la distribution des données, la boite montre que les données suivent une loi normale, si la
moyenne est nulle.
Ce test a été appliqué à toutes nos données : saisonnières, climatologie, mensuelle et les
variabilités interannuelles.
2- Test d’autocorrélation (test de J.Durbin et G.Watson)
Le test de Durbin-Watson a été développé par J.Durbin et G.Watson (1950, 1951), il est utilisé
pour détecter l'autocorrélation entre les résidus de la régression linéaire. Le résultat du test de
Durbin-Watson varie de 0 à 4.
Ce test est considéré comme standard car à travers ses résultats, un test spécifique tel que le test
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• L’asymétrie : L'asymétrie, en statistique, est le degré d'asymétrie observé dans une
distribution donnée.
Les distributions peuvent présenter une asymétrie à droite (positive) ou à gauche (négative) à des
degrés divers. Une distribution normale (courbe en cloche) présente une asymétrie nulle.
• L’aplatissement : Comme l'asymétrie, l'aplatissement est une mesure statistique
utilisée pour décrire la distribution.
Il existe trois catégories d'aplatissement qui peuvent être affichées par un ensemble de données.
Toutes les mesures d'aplatissement sont comparées à une distribution normale standard, ou une
courbe en cloche.
•Méoscurtique (aplatissement = 3,0)
La première catégorie d'aplatissement est une distribution mésokurtique. Cette distribution a une
statistique d'aplatissement similaire à celle de la distribution normale.
•Leptokurtique (aplatissement > 3,0)
La deuxième catégorie est une distribution leptokurtique. Toute distribution leptokurtique affiche
un aplatissement plus important qu'une distribution mésokurtique.
•Platykurtique (aplatissement < 3,0)
Le dernier type de distribution est une distribution platykurtique. Une distribution statistique dans
laquelle la valeur d’aplatissement en excès est négative.
b- A partir de la boîte à moustache
Indépendamment des statistiques, la boîte à moustache permet de visualiser rapidement la symétrie
de la distribution des données, la boite montre que les données suivent une loi normale, si la
moyenne est nulle.
Ce test a été appliqué à toutes nos données : saisonnières, climatologie, mensuelle et les
variabilités interannuelles.
2- Test d’autocorrélation (test de J.Durbin et G.Watson)
Le test de Durbin-Watson a été développé par J.Durbin et G.Watson (1950, 1951), il est utilisé
pour détecter l'autocorrélation entre les résidus de la régression linéaire. Le résultat du test de
Durbin-Watson varie de 0 à 4.
Ce test est considéré comme standard car à travers ses résultats, un test spécifique tel que le test