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Droite de Henry La droite de Henry est une méthode pour visualiser les chances qu'a une distribution d'être gaussienne Elle permet de lire rapidement la moyenne et l'écart type d'une telle distribution Principe Si X est une variable gaussienne de moyenne et de variance ?2 et si N est une variable de loi normale centrée réduite on a les



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On repère la droite de tendance du nuage des points ou « droite de Henry » et on approche la moyenne par l’intersection à l’origine m et l’écart-type par s l’inverse de la pente (voir la norme AFNOR [1])

Qu'est-ce que la droite de Henry ?

Pour les articles homonymes, voir Henry . En statistique, la droite de Henry est une méthode graphique pour ajuster une distribution gaussienne à celle d'une série d'observations (d'une variable numérique continue). En cas d'ajustement, elle permet de lire rapidement la moyenne et l' écart type d'une telle distribution.

Comment calculer la droite de Henry ?

Pour chaque valeur xi de la variable X, on peut, à l'aide d'une table de la fonction ? : en déduire ti tel que ? (ti) = P (X < xi). Si la variable est gaussienne, les points de coordonnées (xi ; ti) sont alignés sur la droite d'équation . C'est la droite de Henry.

Quelle est la droite d'une variable gaussienne ?

Si la variable est gaussienne, les points de coordonnées (xi ; ti) sont alignés sur la droite d'équation . C'est la droite de Henry. On compare donc les valeurs des quantiles de la loi empirique ( xi) aux quantiles de la loi normale centrée réduite ti .

Comment calculer la droite au jugé ?

Pour l’exemple, on obtient m= 33,2 et s= 4,2 (valeurs très proches de la moyenne et de l’écart-type des valeurs observées). On peut généralement déterminer la droite au jugé, les points étant quasi alignés dans le cas où les observations sont issues d’une variable gaussienne et regroupées en classes.