Analyse
La variabilité individuelle d’un processus, encore appelée concentration ou inégalité, peut être présentée sommairement comme la divergence entre le nombre relatif et le poids relatif d’une tranche de valeurs observées dans une statistique. Cet écart peutil être important? Estil explicable? Quelles sont les conséquences pour la prise d’échantillons, l’estimation, le test d’hypothèse, la dynamique de gestion, la modélisation? Le modèle lognormal l’emporte sur tous les autres dès qu’on veut décrire avec fidélité les résultats sur toute leur étendue. Cumul multiplicatif des causes et effet proportionnel président à la répartition aussi bien des comportements d’usagers (trafics, temps d’établissement, durées de communication) que des processus techniques ou économiques (réponses à la demande locale, répartition du nombre de faisceaux, etc.).
Abstract
The individual variability of a process, still called concentration or inequality, may be summarily represented as the divergence between the relative number and the relative weight of a slice of values observed in a statistic tabulation. Can this divergence be considerable? — Is it explainable? — What are the consequences for sampling, estimation, hypothesis test, dynamics of management, modellizing? The lognormal model prevails over models whenever full range results are to be accurately described. Multiplicative cumulation of causes and proportionate effect govern the distribution of the users’ behaviour (traffic, buildingup, duration of calls) as well as technical or economic processes (response to local demand, distribution of the number of groups of trunks, a.s.o.).
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Guiraud, J. Les distributions statistiques fortement variables. Applications aux télécommunications Première partie : Des faits, des explications. Ann. Télécommun. 32, 67–96 (1977). https://doi.org/10.1007/BF02999826
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