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	<title>Corrélation - Revision history</title>
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	<updated>2026-04-17T10:38:29Z</updated>
	<subtitle>Revision history for this page on the wiki</subtitle>
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		<updated>2008-09-08T21:17:12Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Nouvelle page : Définition d&amp;#039;un [http://www.granddictionnaire.com dictionnaire terminologique]: « &amp;#039;&amp;#039;Les études de corrélation permettent notamment de déterminer s&amp;#039;il existe ou non une associati...&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;Nouvelle page&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;div&gt;Définition d'un [http://www.granddictionnaire.com dictionnaire terminologique]: « ''Les études de corrélation permettent notamment de déterminer s'il existe ou non une association entre deux séries d'observations et d'évaluer l'importance et le sens de cette association (coefficient de corrélation). Par exemple, la corrélation entre le nombre d'appels téléphoniques (x) et les heures auxquelles ils sont reçus (y).'' »&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Coefficient de corrélation===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Un coefficient de corrélation est un indice dont la valeur varie entre -1,0 et 1,0 inclus et qui reflète le degré de similitude entre deux séries de données. Nous recherchons donc une relation entre x et y : R(x,y).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Fonction de corrélation===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Communément, la corrélation répond à une fonction linéaire où l&amp;amp;agrave;on exprime y en fonction de x (y=ax+b &amp;amp;agrave;) (voir l&amp;amp;agrave;exemple donné ci-après). Meilleure la corrélation est, plus l&amp;amp;agrave;indice est proche de 1.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Ceci étant, il n&amp;amp;agrave;y a pas que des corrélations linéaires : les corrélations peuvent être exprimées par une relation polynomiale, exponentielle, sinusoïdale, séries de Fourier, etc. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
le calcul d&amp;amp;agrave;un coefficient de corrélation (ou d&amp;amp;agrave;une équation de régression linéaire) sur des données qui obéissent à une relation autre que linéaire peut induire en erreur en mésestimant le degré de relation entre les variables, voire en suggérant une absence de relation.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;i&amp;gt;Erreur fréquence: une corrélation ne signifie pas que deux variables sont nécessairement synchronisées dans une relation d'amplitude directe&amp;lt;/i&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Corrélation et relation de cause à effet===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Et, attention, '''corrélation ne signifie pas relation de cause à effet'''. Il y a souvent des variables cachées qu&amp;amp;agrave;il faut identifier, correspondant à d&amp;amp;agrave;autres facteurs exogènes à identifier qui pourraient être en relation plus étroite avec le phénomène.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Face à une corrélation significative entre deux variables x et y, il y a trois interprétations possibles:&lt;br /&gt;
* Soit la variable x est la cause de la variable y. &lt;br /&gt;
* Soit la variable y est la cause de la variable x. &lt;br /&gt;
* Soit, le plus souvent, les deux variables étudiées sont influencées par une (ou plusieurs) autre(s) variable(s) exogène(s).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Lorsqu&amp;amp;agrave;une corrélation (ou régression) peut être attribuée à une variable exogène, on parle souvent de '''fausse corrélation''' ou de corrélation absurde. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Pour mettre en évidence une relation de cause à effet, il faudrait pouvoir maintenir constant tout les facteurs exogènes susceptibles d&amp;amp;agrave;influencer la relation entre les deux variables (ce qui est souvent irréalisable) ou tenir compte de leurs effets dans une régression multiple.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Fausse corrélation====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Par exemple, on pourrait montrer qu&amp;amp;agrave;il y a une corrélation significative entre le nombre de machines à lessiver et la fréquence de l&amp;amp;agrave;obésité dans la population belge. Cela ne veut pas dire que les machines à lessiver sont la cause de l&amp;amp;agrave;obésité ou que l&amp;amp;agrave;obésité stimule l&amp;amp;agrave;achat de machines à lessiver. Il y a en fait un facteur plus général qui&lt;br /&gt;
influence simultanément les deux variables. Il s&amp;amp;agrave;agit du progrès technologique.&lt;br /&gt;
Le progrès technologique permet d&amp;amp;agrave;obtenir des machines à lessiver à un prix abordable pour la plupart des gens. Mais le progrès technologique généralise aussi les aliments très caloriques tout en réduisant l&amp;amp;agrave;effort physique que produisent les gens en moyenne (sédentarité, multiplication des activités peu physiques&amp;amp;agrave;).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Absence de corrélation===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
D'une corrélaton entre deux phénomènes qui n'aboutit pas, peut quelquefois amener à des résultats inattendus par un mécanisme connu depuis une vingtaine d'années sous le nom de [http://www.ulb.ac.be/project/feerie/AA8.html sérendipité].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[image:corelations.gif]] &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;i&amp;gt;Le nuage de point décrivant la corrélation suit une fonction.&amp;lt;/i&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Références==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://www.astro.ulg.ac.be/cours/magain/stat/stat71.html Corrélation entre deux variables]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://biol10.biol.umontreal.ca/BIO2041/pdf/Cours_09-Correlation.pdf Cours sur la corrélation]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://www.ulg.ac.be/cogsci/COURS/STAT0032/COURSpdf/STAT0032%20Chapitre%2010.pdf Corrélations et régressions]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://www.ulg.ac.be/cogsci/COURS/STAT0032/COURSpdf/STAT0032%20Chapitre%2011.pdf Tests statistiques sur les corrélations et régressions]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Uadmin</name></author>
		
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