Une variation inexpliquée au sein d'un échantillon de données est un bruit statistique. Le terme de bruit, dans ce contexte, provient du traitement du signal où il était utilisé pour désigner l'énergie électrique ou électromagnétique indésirable qui dégrade la qualité des signaux et des données. La présence de bruit signifie que les résultats de l'échantillonnage pourraient ne pas être reproduits si le processus était répété. Les données bruyantes font référence à des données présentant trop de variations. L'hypothèse est qu'il existe un signal, des données déterministes ou des données significatives. Cependant, le bruit (aléatoire) masque le signal. Les données bruyantes étaient à l'origine considérées comme des données corrompues. Elles comprennent à la fois du texte non structuré et altéré, ainsi que des données non compatibles avec le programme original qui les a créées.
Les gens font souvent référence au bruit statistique dans un cadre non scientifique pour décrire des données qu'ils n'aiment pas ou qui ne répondent pas à leurs attentes.
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La statistique s'intéresse depuis longtemps au problème de la distinction entre le bruit et le signal. Cela permet aux chercheurs d'obtenir des données significatives. Cependant, il est souvent trop peu aisé d'utiliser les données significatives à partir des données bruyantes.
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