Contribution à l'Analyse des Données Floues
Application à l'Économie des Transports et à l'Économie de la Santé
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Dans plusieurs domaines de la science, la nature des données rend parfois difficile la construction et l'analyse des tableaux de données par les méthodes traditionnelles de la statistique descriptive. Il s'agit le plus souvent de connaissances imprécises ou vagues que l'on peut avoir d'un phénomène donné. Si à la question « quel âge avez-vous ? », l'on répond « environ 30 ans », une telle réponse ne peut pas être vue comme un caractère statistique au sens classique du terme. Le problème se pose ici au niveau de l'ensemble des observations possibles. Cet ensemble n'est pas net...
Dans plusieurs domaines de la science, la nature des données rend parfois difficile la construction et l'analyse des tableaux de données par les méthodes traditionnelles de la statistique descriptive. Il s'agit le plus souvent de connaissances imprécises ou vagues que l'on peut avoir d'un phénomène donné. Si à la question « quel âge avez-vous ? », l'on répond « environ 30 ans », une telle réponse ne peut pas être vue comme un caractère statistique au sens classique du terme. Le problème se pose ici au niveau de l'ensemble des observations possibles. Cet ensemble n'est pas net, il est flou. D'où la nécessité de préciser la notion de caractère statistique flou, et plus précisément de caractère qualitatif flou pour lequel nous proposons une interprétation en terme de sous-ensemble. Si la notion de probabilité semble appropriée pour traiter des événements incertains, celle de possibilité est plus indiquée quand les événements sont imprécis.
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