Bonjour à tous, ma question va sortir un peu du champ d'excel, mais pas mal d'entre vous doivent si connaitre en stat avec excel. Ca va être un peu long comme explication.
Voila, je demande à mes clients de me classer parmi leurs fournisseurs, je récolte les données ainsi:
En A4:D4: le rang qu'ils me donne A4:1er, B4:dans les 10% les meilleurs, C4: dans les 10 à 20% les meilleurs, D4: au dela des 20%.
En A5:D5, le nombre de clients ayant votés pour chaque rang.
En A6:D6, j'ai porter un coefficient à chaque rang: A6 correspond à 1er donc coeff 100, B6 correspond à dans les 10% meilleurs donc coeff 50, C6 correspond à dans les 10 à 20% donc coeff 25, D6 correspond au dela des 20% donc coeff 0.
En suite j'ai fait cette formule en A7 pour savoir la note moyenne(A4*A5+B4*B5+C4*C5)/(SOMME(A5:D5)) et en A8 cette formule pour savoir ou me situer =SI(A7=100;"1er";SI(ET(100>A7;B6>50);"Parmi les 10% les meilleurs";SI(ET(50>=A7;A7>=25);"Parmi les 10 à 20% les meilleurs";SI(A7<25;"Au delà des 20%"))))
Je pense que ça ne reflete pas la réalité, auriez vous une idée de coeff à appliquer, ou une autre métohde?
Merci
Nangoustine
- 9 chance sur 100 (0.09) d'être dans l'intervalle "les 10 premiers"
- 1 chance sur 10 (0.1) d'être dans l'intervalle 10% ... 20%
- On a finalement 8 chances sur 10 (0.8) d'être dans l'intervalle 20% à 100%
Nous avons donc à faire à une étude probabiliste ce qui élimine l'utilisation des moyennes communes (arithmétique, médiane, géométrique, harmonique, glissante, etc.)
La somme 0.01 + 0.09 + 0.1 + 0.8 donne 1 ce qui montre que le raisonnement semble bon jusque là... (le contraire serait embêtant lol).
Mais les votes sont donc de probabilités non équiprobables (aïe!).
Donc à éliminer : la distribution discrètre uniforme, la loi de poisson, la loi de Gauss et les autres valables uniquement lorsque les probablités sont équiprobables (cela ne nous laisse pas beaucoup de choix).
Chaque choix du client est binaire (OUI/NON) et se somme sur quatre choix et nous supposons que les clients ne communiquement pas entre eux.
Donc à éliminer : fonction de Bernoulli et loi binômiale (fonctionnent que sur deux choix).
Bon il nous reste plus qu'à utiliser la bête moyenne statistique... La moyenne statistique est donc la somme du nombres de votes par catégorie fois sa probabilité :
Moyenne = Somme(Pi*Xi)
Ainsi, si X1 est le nombre de votes pour "premier", X2 pour inférieur à 10%, etc... et M le nombre de clients Nous avons :
En A6:D6, j'ai porter un coefficient à chaque rang: A6 correspond à 1er donc coeff 100, B6 correspond à dans
les 10% meilleurs donc coeff 50, C6 correspond à dans les 10 à 20% donc coeff 25, D6 correspond au dela des 20% donc coeff 0.
En suite j'ai fait cette formule en A7 pour savoir la note moyenne(A4*A5+B4*B5+C4*C5)/(SOMME(A5:D5)) et en A8
cette formule pour savoir ou me situer =SI(A70;"1er";SI (ET(100>A7;B6>50);"Parmi les 10% les meilleurs";SI(ET (50>§;A7>%);"Parmi les 10 à 20% les meilleurs";SI (A7<25;"Au delà des 20%"))))
- 9 chance sur 100 (0.09) d'être dans l'intervalle "les 10
premiers"
- 1 chance sur 10 (0.1) d'être dans l'intervalle 10% ...
20%
- On a finalement 8 chances sur 10 (0.8) d'être dans
l'intervalle 20% à 100%
Nous avons donc à faire à une étude probabiliste ce qui
élimine l'utilisation des moyennes communes (arithmétique,
médiane, géométrique, harmonique, glissante, etc.)
La somme 0.01 + 0.09 + 0.1 + 0.8 donne 1 ce qui montre que
le raisonnement semble bon jusque là...
(le contraire serait embêtant lol).
Mais les votes sont donc de probabilités non équiprobables
(aïe!).
Donc à éliminer : la distribution discrètre uniforme, la
loi de poisson, la loi de Gauss et les autres valables
uniquement lorsque les probablités sont équiprobables
(cela ne nous laisse pas beaucoup de choix).
Chaque choix du client est binaire (OUI/NON) et se somme
sur quatre choix et nous supposons que les clients ne
communiquement pas entre eux.
Donc à éliminer : fonction de Bernoulli et loi binômiale
(fonctionnent que sur deux choix).
Bon il nous reste plus qu'à utiliser la bête moyenne
statistique... La moyenne statistique est donc la somme du
nombres de votes par catégorie fois sa probabilité :
Moyenne = Somme(Pi*Xi)
Ainsi, si X1 est le nombre de votes pour "premier", X2
pour inférieur à 10%, etc... et M le nombre de clients
Nous avons :
En A6:D6, j'ai porter un coefficient à chaque rang: A6
correspond à 1er donc coeff 100, B6 correspond à dans
les 10% meilleurs donc coeff 50, C6 correspond à dans les
10 Ã 20% donc coeff 25, D6 correspond au dela des 20%
donc coeff 0.
En suite j'ai fait cette formule en A7 pour savoir la
note moyenne(A4*A5+B4*B5+C4*C5)/(SOMME(A5:D5)) et en A8
cette formule pour savoir ou me situer =SI(A7=100;"1er";SI
(ET(100>A7;B6>50);"Parmi les 10% les meilleurs";SI(ET
(50>=A7;A7>=25);"Parmi les 10 Ã 20% les meilleurs";SI
(A7<25;"Au delà des 20%"))))
- 9 chance sur 100 (0.09) d'être dans l'intervalle "les 10 premiers"
- 1 chance sur 10 (0.1) d'être dans l'intervalle 10% ... 20%
- On a finalement 8 chances sur 10 (0.8) d'être dans l'intervalle 20% à 100%
Nous avons donc à faire à une étude probabiliste ce qui élimine l'utilisation des moyennes communes (arithmétique, médiane, géométrique, harmonique, glissante, etc.)
La somme 0.01 + 0.09 + 0.1 + 0.8 donne 1 ce qui montre que le raisonnement semble bon jusque là... (le contraire serait embêtant lol).
Mais les votes sont donc de probabilités non équiprobables (aïe!).
Donc à éliminer : la distribution discrètre uniforme, la loi de poisson, la loi de Gauss et les autres valables uniquement lorsque les probablités sont équiprobables (cela ne nous laisse pas beaucoup de choix).
Chaque choix du client est binaire (OUI/NON) et se somme sur quatre choix et nous supposons que les clients ne communiquement pas entre eux.
Donc à éliminer : fonction de Bernoulli et loi binômiale (fonctionnent que sur deux choix).
Bon il nous reste plus qu'à utiliser la bête moyenne statistique... La moyenne statistique est donc la somme du nombres de votes par catégorie fois sa probabilité :
Moyenne = Somme(Pi*Xi)
Ainsi, si X1 est le nombre de votes pour "premier", X2 pour inférieur à 10%, etc... et M le nombre de clients Nous avons :
En A6:D6, j'ai porter un coefficient à chaque rang: A6 correspond à 1er donc coeff 100, B6 correspond à dans
les 10% meilleurs donc coeff 50, C6 correspond à dans les 10 à 20% donc coeff 25, D6 correspond au dela des 20% donc coeff 0.
En suite j'ai fait cette formule en A7 pour savoir la note moyenne(A4*A5+B4*B5+C4*C5)/(SOMME(A5:D5)) et en A8
cette formule pour savoir ou me situer =SI(A70;"1er";SI (ET(100>A7;B6>50);"Parmi les 10% les meilleurs";SI(ET (50>§;A7>%);"Parmi les 10 à 20% les meilleurs";SI (A7<25;"Au delà des 20%"))))
Merci pour ta réponse jinroh, je vois que tu maitrise les stats. Par contre,à quoi correspond exactement cette moyenne? Si j'ai bien compris, pour mon classement, si cette moyenne MI: - MI =0.01: je suis premier - 0.01<MI<=0.09 = je suis dans les 10% meilleurs - 0.09<MI<=0.1 =je suis dans les 10 à 20% meilleurs - Mi>0.1 = je suis au delà des 20% C'est bien ça?
Merci pour ta réponse jinroh, je vois que tu maitrise les stats. Par
contre,à quoi correspond exactement cette moyenne? Si j'ai bien compris, pour
mon classement, si cette moyenne MI:
- MI =0.01: je suis premier
- 0.01<MI<=0.09 = je suis dans les 10% meilleurs
- 0.09<MI<=0.1 =je suis dans les 10 à 20% meilleurs
- Mi>0.1 = je suis au delà des 20%
C'est bien ça?
Merci pour ta réponse jinroh, je vois que tu maitrise les stats. Par contre,à quoi correspond exactement cette moyenne? Si j'ai bien compris, pour mon classement, si cette moyenne MI: - MI =0.01: je suis premier - 0.01<MI<=0.09 = je suis dans les 10% meilleurs - 0.09<MI<=0.1 =je suis dans les 10 à 20% meilleurs - Mi>0.1 = je suis au delà des 20% C'est bien ça?
