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Quelle est la différence entre une transformation étroite et une transformation large
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En termes généraux, une transformation étroite se produit lorsque les changements dans une variable ou un domaine sont relativement faibles ou limités, tandis qu'une transformation large se produit lorsqu'il y a des changements importants ou significatifs dans une ou plusieurs variables ou domaines.

Plus précisément, en statistiques et en économie, les deux termes sont souvent utilisés pour décrire différents types de transformations de données. Une transformation étroite se réfère à une transformation qui conserve les caractéristiques fondamentales des données d'origine, tout en apportant des modifications mineures pour améliorer leur interprétation ou leur utilisation. Par exemple, une transformation étroite peut impliquer l'utilisation d'une méthode statistique pour normaliser les données ou éliminer les valeurs aberrantes.

D'autre part, une transformation large implique des changements plus radicaux ou des révisions plus importantes de la structure ou de la nature des données. Par exemple, une transformation large peut impliquer la reclassification complète des catégories de données ou l'utilisation de méthodes de rééchantillonnage pour ajuster la taille ou la composition des données.

En résumé, la différence entre une transformation étroite et une transformation large réside dans l'ampleur des changements apportés aux données, allant de mineurs et limités pour la première, à significatifs et radicaux pour la seconde.