Qu'est-ce qu'un nuage de points et à quoi sert-il en statistique ?

Un nuage de points est une représentation graphique de données dans un plan cartésien, où chaque point correspond à une observation. Les coordonnées de chaque point sont déterminées par deux variables : une variable indépendante (souvent représentée sur l'axe des abscisses, ou axe X) et une variable dépendante (représentée sur l'axe des ordonnées, ou axe Y). En statistique, le nuage de points sert plusieurs objectifs : 1. **Visualisation des données** : Il permet de visualiser la relation entre deux variables. Cela aide à identifier des tendances, des motifs ou des anomalies dans les données. 2. **Analyse de la corrélation** : En observant la disposition des points, on peut évaluer s'il existe une corrélation entre les deux variables. Par exemple, une tendance à la hausse des points peut indiquer une corrélation positive, tandis qu'une tendance à la baisse peut indiquer une corrélation négative. 3. **Identification de la régression** : Un nuage de points peut être utilisé pour ajuster un modèle de régression, permettant ainsi de prédire les valeurs d'une variable en fonction de l'autre. 4. **Détection des outliers** : Les points qui s'écartent significativement des autres peuvent être identifiés comme des valeurs aberrantes, ce qui peut nécessiter une attention particulière dans l'analyse. En résumé, le nuage de points est un outil essentiel en statistique pour explorer et analyser les relations entre variables, facilitant ainsi la prise de décisions basées sur les données.