Coefficient de variation et applications
régression linéaire, extraction des règles d¿association sur les variables quantitatives et prise de décision
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Le coefficient de variation est une mesure de dispersion très utilisée par les chercheurs d'aujourd'hui. Cela est justifié par la multiplication des applications de cette mesure dans les différents domaines de recherche. Actuellement, on compte 12 mesures de dispersion dont quatre sont des coefficients de variation : le coefficient de variation de Pearson, les deux coefficients de variation relative et le coefficient de variation de Sharma. Après les avoir évalués, à l'aide des critères d'appréciation recensés dans la littérature, notre étude montre que le coefficient de variation...
Le coefficient de variation est une mesure de dispersion très utilisée par les chercheurs d'aujourd'hui. Cela est justifié par la multiplication des applications de cette mesure dans les différents domaines de recherche. Actuellement, on compte 12 mesures de dispersion dont quatre sont des coefficients de variation : le coefficient de variation de Pearson, les deux coefficients de variation relative et le coefficient de variation de Sharma. Après les avoir évalués, à l'aide des critères d'appréciation recensés dans la littérature, notre étude montre que le coefficient de variation de Sharma est la meilleure mesure de dispersion. Pourtant, ce dernier semble encore non exploité par les chercheurs d'aujourd'hui. Ainsi, cette thèse contribue à la valorisation de cette mesure en tant qu'un véritable outil d'aide à la décision.
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