Test de Chauvenet

Le test de Chauvenet permet de déterminer si une donnée (résultant d'une mesure) peut être considérée comme une donnée aberrante par rapport aux autres valeurs.

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Soit ${\displaystyle n}$ mesures : ${\displaystyle x_{1}}$, ${\displaystyle x_{2}}$ ${\displaystyle \ldots }$ ${\displaystyle x_{n}}$

Ayant,

• pour valeur moyenne : ${\displaystyle {\bar {x}}}$
• pour écart type : ${\displaystyle \sigma _{x}}$

Et la valeur suspecte : ${\displaystyle x_{s}}$

La probabilité d'avoir une valeur qui s'écarte de plus de ${\displaystyle \vert x_{s}-{\bar {x}}\vert }$ de la moyenne :

${\displaystyle P(\vert X-{\bar {x}}\vert \geq \vert x_{s}-{\bar {x}}\vert )}$

Avec pour base, une loi de distribution (distribution gaussienne).

Le nombre de mesure attendu :

${\displaystyle n_{A}=n\cdot P(\vert X-{\bar {x}}\vert \geq \vert x_{s}-{\bar {x}}\vert )}$

Si le nombre est inférieur à 0,5, il est possible de considérer ${\displaystyle x_{s}}$ comme une valeur aberrante (et l'éliminer).

Il faudra tout de même veiller à ne pas trop éliminer de valeurs avec ce test.

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