Discussion :

[jkofr]

Bonjour,

Voici le problème.

J'ai 4 champs calculés qui représentent 4 classifications de sportifs selon une formule différente à chaque fois.

Ch1 = Nombre de courses / nombres de places dans les 3
Ch2 = Nombre de courses / nombres de victoires
Ch3 = Somme de ses gains / Moyennes de ses gains
Ch4 = Nombre de concurents / Concurents battus

Ces champs sont calculés pour chaques sportifs.
Disons que sur 1 année, nous avons pu constaté les minima et maxima suivants:
Ch1 les valeurs vont de 0 a 50
Ch2 les valeurs vont de 0 a 15
Ch3 les valeurs vont de 0 a 150000
Ch4 les valeurs vont de 0 a 5

Comment normaliser ces valeurs sur une échelle de 100?

On pourait par exemple dire que
La valeur = Valeur / Max * 100
Ca serait assez correct pour Ch1, Ch2, Ch4.

Par contre pour Ch3, supposons que nous avons de gros écarts entre les valeurs :
Qlq valeurs > à 140000, qlq entre 1000000 et 110000 et beaucoup < 20000

Comment rendre ça homogène?
En fait il faudrait redistribuer...
qlqun une idée?

Merci
jko

[pseudocode]

Par contre pour Ch3, supposons que nous avons de gros ecarts entre les valeurs:
Qlq valeurs > a 140000, qlq entre 1000000 et 110000 et beaucoup < 20000

Comment rendre ca homogene?

Si tu connais la répartition de tes valeurs (ou du moins que tu ais une bonne estimation), tu peux egaliser les valeurs. C'est à dire rendre la fonction de répartition linéaire.

Tu peux regarder les techniques d' "égalisation d'histogramme" pour avoir une idée de ce dont je parle.

[jkofr]

J'ai regarde mias pas trouve grand chose. En fait ya qlq truc sur le traitement d'images.

jko

[pseudocode]

essaye deja la méthode de Toto13... Si tes données sont réparties suivant une loi normale, ca devrait fonctionner.

Sinon, on verra plus en detail l'égalisation.

[jkofr]

La methode donne:

Valeur

Sp Old Normalise
Sp1 8,5 -,81818134
Sp2 11,3 -,68604535
Sp3 13 -,60581993
Sp4 14,8 -,52087536
Sp5 17 -,41705423
Sp6 29,3 ,163400312
Sp7 42,5 ,786327132
Sp8 70,3 2,09824877

Moyenne = 25.83
Ecart type = 21.19
Normalise = (Old - Moyenne) / Ecart Type

C'est ca ?
jko

[jkofr]

Ok ca fonctionne, en fait faut faire la moyenne et l'ecart type sur toutes les donnes pour avoir le resultat correct.

Merci a vous
jko

[ToTo13]

La methode donne:

Valeur

Sp Old Normalise
Sp1 8,5 -,81818134
Sp2 11,3 -,68604535
Sp3 13 -,60581993
Sp4 14,8 -,52087536
Sp5 17 -,41705423
Sp6 29,3 ,163400312
Sp7 42,5 ,786327132
Sp8 70,3 2,09824877

Moyenne = 25.83
Ecart type = 21.19
Normalise = (Old - Moyenne) / Ecart Type

C'est ca ?

Je reviens alors que la discussion a pas mal avancé, mais c'est pour corriger quelques erreurs :
- la dernières valeur est fausse (2,09...), les valeurs après passage dans ma méthode sont normalisées, donc elles sont obligatoirement dans [-1,1].
- la méthode que je donne (qui est une des plus utilisée en statistiques) s'applique colonne par colonne. Donc l'écart type et la moyenne doivent être calculés sur une colonne, puis on fait la transformation sur les valeurs de la colonne et on réitère sur les colonnes suivantes...

[ToTo13]

Bonjour,

la méthode classique de normalisation des données en classification c'est de retrancher la moyenne et de diviser par l'écart type.
Donc pour une colonne C et un individu I :
T(I,C) = ( T(I,C) - Moyenne(C) ) / EcartType(C) ;

Tu auras ainsi des valeurs normalisées sur [-1,1]. Il est alors inutile de les convertir sur [0,100].