Une variable statistique est quantitative si ses valeurs sont des nombres sur lesquels des opérations arithmétiques telles que somme, moyenne, ... ont un sens. Caractère statistique (ou variables statistiques) : C'est ce qui est observé ou mesuré sur les individus d'une population statistique.
Les variables peuvent être classées en deux catégories principales : les catégoriques et les variables numériques. Chacune des catégories se sépare en deux sous-catégories : nominale et ordinales pour les variables catégoriques, discrètes et continues pour les variables numériques.
La principale différence entre les variables nominales et les variables ordinales est que les variables ordinales ont un ordre de catégories alors que les variables nominales n'en ont pas.
Deux variables quantitatives sont corrélées si elles tendent à varier l'une en fonction de l'autre. On parle de corrélation positive si elles tendent à varier dans le même sens, de corrélation négative si elles tendent à varier en sens contraire.
Les variables doivent correspondre exactement à la problématique et se reporter à l'objet et son unité d'échantillonnage. Un ensemble de variables sera complet et pertinent si l'information apportée permet de décrire toutes les situations possibles pour répondre à l'objectif.
Un mot variable est un mot qui varie, c'est-à-dire qui change de forme. Son orthographe peut être différente en fonction de certains critères comme par exemple le genre (masculin / féminin) et le nombre (singulier / pluriel).
Une variable dans le domaine de la recherche est un objet, une idée ou toute autre caractéristique qui peut prendre n'importe quelle valeur que vous essayez de mesurer.
Lorsqu'un lien linéaire semble apparaître entre deux variables, et afin de pouvoir faire des interpolations et des extrapolations, il est intéressant d'ajuster le nuage de points au moyen d'une droite et de caractériser ainsi la relation affine entre les deux variables. On parle d'ajustement affine.
Qu'est-ce que la corrélation ? La corrélation est une mesure statistique qui exprime la notion de liaison linéaire entre deux variables (ce qui veut dire qu'elles évoluent ensemble à une vitesse constante).
On distingue ainsi classiquement trois types de caractères observables, ou encore de variables : les variables nominales, les variables ordinales et les variables métriques.
Pour déclarer des variables d'un type non signé, il vous suffit de faire précéder le nom du type entier du mot-clé unsigned .
Donnez toujours un nom et une valeur aux variables
Une variable est toujours constituée de deux éléments : son nom : pour pouvoir la reconnaître, vous devez donner un nom à votre variable. Par exemple age ; sa valeur : c'est l'information qu'elle contient, et qui peut changer.
Cinq natures de mots sont variables, le plus souvent en genre et en nombre : les déterminants, les noms, les pronoms, les adjectifs qualificatifs et les verbes.
Ne comparez pas les coefficients de régression pour déterminer l'importance des variables. Les coefficients de régression décrivent la relation entre variables prédictives et réponse. La valeur du coefficient représente la variation moyenne de la réponse en fonction d'une augmentation d'une unité du prédicteur.
La valeur de la variable est déterminée au fur et à mesure de l'exécution du programme, on parle alors d'unification. Dans les langages de programmation fonctionnelle ou de programmation logique, les variables ne peuvent avoir qu'une seule valeur au cours de leur existence.
Pour connaître le type d'une donnée ou le type de la valeur d'une variable, il suffit d'utiliser la fonction type() .
Exemple : l'âge est théoriquement une variable quantitative continue, mais en pratique l'âge est mesuré dans le meilleur des cas au jours près.
5.3.2 Quantitatif à qualitatif
Si une variable numérique contient en réalité un petit nombre de valeurs différentes, il suffit de convertir la classe de l'objet de numeric vers factor ou ordered pour que R comprenne que la variable doit être traitée comme une variable qualitative.
En plaçant chaque élément dans ce système de coordonnées, on obtient un nuage de points (lorsque les deux variables sont quantitatives). Dans un diagramme en secteur (appelé de façon familière «camembert»), les effectifs des différentes classes sont représentés par des secteurs d'angles proportionnels aux effectifs.
Isoler une même variable dans les deux équations, si nécessaire. Remplacer la valeur trouvée en 4 dans une des équations de départ pour trouver la valeur de la deuxième variable. Valider le résultat en substituant les valeurs obtenues pour les variables dans chacune des équations initiales.