Calculateur de Distance de Mahalanobis

À propos de ce calculateur

La distance de Mahalanobis mesure à quelle distance un point se trouve de la moyenne d'une distribution mais, contrairement à la distance euclidienne ordinaire, elle tient compte de la corrélation et de la dispersion entre les variables en divisant par la matrice de covariance de la distribution : D² = (x − μ)ᵀ Σ⁻¹ (x − μ). Un point éloigné le long d'une direction où les données varient beaucoup est jugé moins inhabituel que la même distance le long d'une direction où les données varient à peine.

Cela en fait un outil standard de la détection multivariée de valeurs aberrantes et d'anomalies, de l'analyse de grappes, du contrôle qualité et de la classification — par exemple pour repérer des transactions frauduleuses, détecter des mesures de capteur défectueuses ou évaluer à quel point une nouvelle observation est typique par rapport à un jeu de données d'entraînement dans des chaînes d'apprentissage automatique.

Ce calculateur prend un point à deux variables, la moyenne de la distribution et sa matrice de covariance 2×2, puis calcule directement la distance de Mahalanobis. Les statisticiens, les data scientists et les étudiants en statistique multivariée l'utilisent pour vérifier des calculs faits à la main ou contrôler la cohérence des résultats d'un logiciel statistique.