Comment Vérifier la Normalité d'une Variable Quantitative Sous Python? Guide Complet Pour Débutants

Découvrez dans cette vidéo du 19ème jour du challenge #100JoursDeML pourquoi la normalité des variables est un enjeu crucial en statistique. Cette vidéo présente les trois points clés à connaître sur la normalité : comment analyser la normalité graphiquement, comment l'analyser à l'aide d'indicateurs comme le kurtosis et le skewness, et comment effectuer des tests. Nous abordons également les avantages et les limites de chaque test, et vous aurez une implémentation pratique sous Python à la fin de la vidéo. 00:00 Introduction 01:24 Point 1 - Analyses graphiques 03:11 Point 2 - Calcul des indicateurs pertinents 04:33 Point 3 - Faire des tests de normalité 07:35 Implémentation de la normalité sous Python 07:35 Skewness et Kurtosis sous Python 09:21 QQ-plot et histogramme sous Python 10:32 Les tests de normalité en Python 12:12 Résumé et conclusion Lien vers les vidéos du challenge:    • Présentation du Challenge 100JoursDeML: Pa...   Lien vers le premier projet: https://github.com/LeCoinStat/100Jour... Lien vers le notebook : https://github.com/LeCoinStat/100Jour... Lien vers le cours théorique: https://cours-machine-learning.blogsp... Lien vers la documentation du package fanalysis: https://pypi.org/project/fanalysis/ #100JoursDeML #LeCoinStat #datascience #machinelearning --------------------------------------- SUIVRE LeCoinStat YouTube : https://www.youtube.com/channel/UCoin... Discord:   / discord   Linkedin:  / natacha-njongwa-yepnga   TikTok: https://vm.tiktok.com/ZMLEgAhku/ Instagram :  / lecoin_stat   Facebook :   / lecoinstat