la statistique son histoire et ses applications. la statistique quelle est cette discipline ? petit...
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LA STATISTIQUE
SON HISTOIREET SES APPLICATIONS
LA STATISTIQUEQUELLE EST CETTE DISCIPLINE ?
Petit Robert
Etude méthodique des faits sociaux par des procédés numériques (classements, dénombrements, inventaires chiffrés, recensements) destinée à renseigner et à aider les gouvernements.
Ensemble de techniques d’interprétation mathématique appliquées à des phénomènes pour lesquels une étude exhaustive de tous les facteurs est impossible, à cause de leur grand nombre et de leur complexité.
LA STATISTIQUE
BIBLIOGRAPHIE
J. J. DROESBEKE et P. TASSI, Histoire de la statistique, Que sais-je ? n°2527, PUF, 1997.
Faut-il se fier aux statistiques ? Tangente, n°77 (octobre - novembre 2000).
G. BRONNER, Coïncidences, Vuibert, 2007.
« Statistique » : du latin statisticum (ce qui se rapporte à l’Etat)
Gottfried Achenwall (1746) : premier enseignement de la
statistique (Allemagne)
En fait, origine plus ancienne :
mot déjà utilisé dans un texte administratif de Colbert
(vers 1666)
Chefs d’Etats : connaître leur puissance : population, richesses,
potentiel militaire…
idée de recensement
Premiers recensements :
* Sumériens : 5000 à 2000 av J.-C.* Egyptiens : recensements systématiques de la population
Etats forts avec un système administratif fort
Au début,
la statistique a consisté à observer des faits
Statistique descriptive
• XIVe siècle : début des enregistrements des actes civils
(naissances, mariages, décès)
Nombre de morts dans les hôpitaux militaires britanniques (guerre de Crimée)Florence Nightingale (1820-1910)
gris : maladies évitables brun : blessures mortelles rose : autres causes
• XVIIe siècle : Probabilités estimations, prévisions
Extrapolation à partir d’une partie de la population(W. Petty: estimation de la population londonienne, 1686)
Juger d’après un échantillon:(problème de la représentativité)
Statistique inférentielle
• XXe siècle : développement des sondages (U.S.A.)
* 1885 : création de l’Institut International de la Statistique (IIS)
* 1895 – 1925 : débat sur la représentativité (IIS)
- A. Kiaer (Norvège) : « une partie pour le tout »
réactions violentes
* Après 1925 : « Comment tirer l’échantillon ? »
•Date cruciale : 3 novembre 1936
Election présidentielle américaineF. Roosevelt versus G. Landon
•Magazine Literary Digest : 2000 000 personnes (téléphone)
Landon
•G. Gallup : 3 000 personnes Roosevelt
Principe de la validité d’un sondage accepté
-5000 -2900 1600 1700 1800 1900
2000
Recensements, sondages
1666: Colbert1746: Achenwall
1885: IIS 1936: Roosevelt vs Landon1938: IFOP
1946: INSEE
Valeurs typiques
1602: moy. arith. Tycho Brahé
1722: moy. pond.Roger Cotes
1757: médianeBoscovich
1805: varianceLegendre, Gauss
1874: moy. géom. moy. Harm. W.S. Jevons
Graphiques 1637: Descartes 1786: diag. en barres diag. en secteurs W. Playfair
1855: diag. pol.F. Nightingale
1874: Pyram. des âges Surf. de corrélation
Indices 1707: nombre indice Fleetwood
1738: indice des prix Dutot
1865: Laspeyres1875: Paasche
Ajustement, corrélation, régression1805-1806Legendre-GaussMoindres carrés
1888 et 1896:Galton et K. PearsonCoef. de Corrélation.
1904: K. Pearson, Khi-deux1904 Spearmann, rho
1938: Kendall
Tau
La statistique fait partie de la culture
ANGLO-SAXONNE
Culture probabiliste indispensable
Enorme retard en France
• Causes :
- Statistique: parent pauvre des probabilités et des mathématiques
- Forte imprégnation cartésienne
- L’«incertain» est antipédagogique (déstabilisant …)
- Nette préférence pour l’enseignement de certitudes
- Association obligatoire avec une autre discipline (bio., gestion,...)
(l’approche pluridisciplinaire est encore mal acceptée)
• Conséquences :
* Bon sens statistique insuffisamment développé
* La présentation de données statistiques : un exercice « difficile »
* « Un chiffre ne peut être qu’exact , exempt de toute
indétermination »
Risque de manipuler l’opinion
Exemples :
• moyenne, médiane
• cote de popularité des hommes politiques
• classement des hôpitaux, des lycées…
• rapports d’«experts» …
Connaître, c’est mesurer (Brunschvicg)
La statistique nous dit:
* Comment effectuer les mesures
* Comment extraire l’information des mesures
INFORMATION
Principale matière première du XXIe siècle
Sa production et son exploitation
statisticiens
LA VARIABILITE En général, dans une population, la variabilité
est un critère de qualité , voire une nécessité (pour la survie)
Exception : l’industrie
Le statisticien doit savoir :- appréhender- analyser- « gérer » la variabilité
La variabilité est une entrave à l’inférence statistique
Qualité de la variabilité
moyenne variance 2
proportion
Moyenne xvariance s2 proportion x/n
Population Echantillon( x1 , x2 , ...., xn )
tirage
Inférence statistique
inconnues
LA STATISTIQUE DESCRIPTIVE
LA STATISTIQUE INFERENTIELLE
Série statistique univariée Série statistique bivariée La modélisation Les plans d’expériences Les sondages L’estimation Les tests statistiques Les séries chronologiques L’analyse des données
Le data mining
LA MODELISATION
En général, une observation dépendd’un grand nombre de
facteurs
cause multifactorielle
les effets des facteurs ne sont pas simplement additifs
(présence d’interactions)
LA MODELISATION (suite)
Le statisticien va tenter :
d’identifier les facteurs prépondérants
évaluer leur importance relative
expliciter le lien de ces facteurs « causaux »avec le caractère étudié, à
l’aide d’un
modèle mathématique
Exemple :
variable expliquée : prix d’une voiture
variables explicatives : cylindrée, puissance, vitesse, largeur, longueur, poids …
prix = 1775 + 103,8 puissance + 9,8 poids (CV DIN) (kg)
Exemple: biométrie foetale
Log10 EPF = 1,6961 + 0,02253 PC + 0,01645 PA + 0,06439 LF
(Weiner et al., 1985)
EPF: estimation poids fœtal (en g)PC: périmètre crânien (mm)PA: périmètre abdominal (mm)LF: longueur fémur (mm)
Statisticiens Interlocuteurs privilégiés des décideurs
• dans tous les secteurs d’activité :
( politique, économique, scientifique, industriel … )
et
• à tous les niveaux :
(collecte de données, conception des systèmes d’information, contrôle de la production, analyse et restitution des données, etc.)
Diversification des métiers de la statistique
Discipline transversale par excellence
DOMAINES D’ UTILISATION DE LA STATISTIQUE
STATISTIQUES OFFICIELLES (I.N.S.E.E.) PRESSE – MEDIAS BANQUES – ASSURANCES SCIENCES DE LA VIE ENVIRONNEMENT ( Foresterie, pêche …) SANTE SCIENCES HUMAINES ENTREPRISES – INDUSTRIE ( R&D, contrôle
de qualité, études de marché, management … )
FINANCE RECHERCHE FONDAMENTALE ET APPLIQUEE etc …
et même … LA POESIE !
• BANQUES
Probabilité qu’un client rembourse son crédit ?
Cette probabilité peut être exprimée en fonction :
- du montant moyen de son compte courant- de la durée du crédit- du montant du crédit- du sexe- de la situation familiale
etc …
• ASSURANCES (calcul des primes)
Assurance décès
- Taux d’intérêt- Tables de mortalité- Frais de gestion
Assurance-auto
Tarif unique ou différencié ?
• Le risque dépend de nombreux facteurs :
* Assuré :- Age- Sexe- Profession- Résidence- Expérience, etc …
* Véhicule :- Modèle- Puissance, etc …
• Etude du « risque ou coût » (actuariat)
par des méthodes de régression
« juste tarif » mieux résister à la concurrenceproblèmes de déontologie et d’éthique
SCIENCES DE L’ENVIRONNEMENT
Surveillance d’un milieu (qualité d’une eau,…) Estimation de l’effectif d’une population Toxicologie de l’environnement, analyse du
risque Epidémiologie environnementale Prévision des effets du réchauffement
climatique Phénomènes extrêmes (vagues, cyclones, …) Prévision des épisodes de pollution (ozone) etc.
Estimation du nombre de jours/an avec des températures > 35°CPériode 2090-2099 (Météo-France, 2007)
SANTE – BIOLOGIE
Biométrie Imagerie médicale Génétique (trouver les gènes « coupables ») Epidémiologie Statistique de la preuve en sciences
forensiques Diagnostic médical (aide au diagnostic) Essais cliniques etc.
Comparaison de deux traitements contre le VIH(Essai Trianon-ANRS81, INSERM U738)
PharmacocinétiqueConcentration de théophylline (médicament contre l’asthme) chez 12 individus pendant 24 heures (IUT de Paris, département STID)
LES ESSAIS CLINIQUES
Comparaison de plusieurs traitements
Essais cliniques randomisés en double-aveugle
Abstraction des aspects psychologiques : médecin et malade
Introduction du hasard dans l’expérience médicale
• Exemple : un nouveau médicament a-t-il des effets secondaires ?
Effectifs observés
Traitement
Placebo
Nausées
Oui Non
15 35
4 46
• Exemple : un nouveau médicament a-t-il des effets secondaires ?
Effectifs observés - Effectifs Théoriques
Traitement
Placebo
Nausées
Oui Non
15 9,5 35 40,5
4 9,5
46 40,5
2 = 7,86 Probabilité critique : 1%
• Les risques d’erreur
Pas d’effetssecondaires
Effets secondaires
Décision Correcte
Décision Correcte
Décision du statisticien
Situationréelle
Pas d’effetssecondaires
Effets secondaires
Décision erronéePromotion d’unmauvaismédicament
Décision erronéePerte d’un bonmédicament
•Poème de 429 mots découvert en 1985
Question : Shakespeare en est-il l’auteur ?
Le vocabulaire du poème s’écarte-t-il de façon statistiquement significative du vocabulaire shakespearien connu ?
* Méthode basée sur l’étude comparative :
- de la fréquence des répétitions et
- de l’ étendue du vocabulaire
échantillons successifs de 429 mots dans l’œuvre complète
• L’œuvre complète comprend 31 534 mots distincts sur un total de 884 647 mots,
répartis de la manière suivante :
• 14 376 mots apparaissent une fois• 4 343 mots deux fois• 2 292 mots trois fois
etc …• 846 mots apparaissent plus de cent fois.
•La structure des répétitions est comparée à celle des œuvres de Marlowe, Ben Jonson …
L’hypothèse : « Shakespeare est l’auteur du sonnet »
est remplacée par
l’hypothèse : « La structure des répétitions est comparable à celle
de l’œuvre de Shakespeare »
Conclusion : le sonnet a bien été écrit par Shakespeare ;
la probabilité d’erreur est faible
DEBOUCHES
Banques Sociétés de placement collectif Compagnies d’assurance Services de marketing Sociétés de sondage Environnement Industrie pharmaceutique, santé (biostatistique) Industrie agroalimentaire Services de contrôle de la qualité de la production
(automobile, eau, etc.)
...
à méditer …
Le hasard est la somme de nos ignorances
(Laplace)
Le hasard, cet hôte indésirable de la pensée humaine …
(Gérard Bronner)