Les statistiques en images / / Borin Van Loon, Eileen Magnello.

• Superior document: Title is part of eBook package: De Gruyter EDP Sciences Contemporary eBook-Package 2016-2020
• VerfasserIn: Magnello, Eileen,; Van Loon, Borin,
• Place / Publishing House: Les Ulis : : EDP Sciences, , [2016]; ©2016
• Year of Publication: 2016
• Language: French
• Series: Aperçu
• Physical Description: 1 online resource (176 p.)

Sur quels concepts reposent les statistiques ? Que nous enseignent-elles exactement ? Quel que soit le domaine, les statistiques ont donné forme au monde que nous habitons. Pour les médias, les statistiques sont régulièrement « accablantes », « horribles », ou, parfois, « encourageantes ». Pourtant la plupart d’entre nous ne sait vraiment pas qu’en faire et comment les interpréter. La statistique est à la fois une science, une méthode et un ensemble de techniques. Ce petit livre retrace son histoire, présente les mathématiciens et personnages liés à son développement et au monde fascinant qui l’entoure. Eileen Magnello, statisticienne, est chercheur à l’University College de Londres. Borin Van Loon est illustrateur et peintre surréaliste.

Table of Contents

Frontmatter -- La noyade par les nombres -- Moyennes ou variations ? -- Pourquoi étudier les statistiques ? -- Les statistiques, que sont-elles au juste ? -- Que signifie le terme « statistique » ? -- Statistiques vitales versus statistiques mathématiques -- La philosophie des statistiques -- Darwin et les populations statistiques -- Les valeurs victoriennes -- Où tout cela a-t-il commencé ? -- Les registres paroissiaux -- Les registres de mortalité de la ville de Londres -- Les tables de mortalité de Halley -- Les populations malthusiennes -- La démographie – la science des populations -- La Société des statistiques londonienne -- Edwin Chadwick et les réformes sanitaires -- William Farr et les statistiques vitales -- Florence Nightingale : la statisticienne passionnée -- Les statistiques de la guerre de Crimée -- Les statistiques de mortalité en Crimée -- Les graphes d’aire polaire -- Les probabilités -- Les variables -- Les jeux de hasard -- De Moivre et les jeux d’argent à Soho -- La théorie mathématique des probabilités -- La fréquence relative -- L’approche bayésienne -- Les distributions en probabilité -- La distribution de Poisson -- La distribution normale -- Observations astronomiques -- Le théorème central limite -- La courbe de Gauss et la méthode des moindres carrés -- Que signifie normal ? -- Dénomination de la normale -- Alors, qu’est-ce donc qu’une distribution normale ? -- Quetelismus -- Le pantographe de Galton -- Comment résumer des données ? -- Quetelet et la moyenne arithmétique -- La Moyenne -- LA -- Médiane -- Comment localiser ou calculer la médiane -- Le choix de la moyenne est-il important ? -- Être induit en erreur avec les statistiques -- Les procédures de gestion de données -- Distributions des fréquences normalisées -- Échantillons versus populations -- L’histogramme -- Les distributions des fréquences -- La méthode des moments -- La sélection naturelle : les formes changeantes des distributions darwiniennes -- Le phalène du bouleau -- La famille pearsonienne des courbes -- COMMENT INTERPRÉTER DES DONNÉES ? -- L’écart interquartile -- L’écart-type -- Le coefficient de variation -- Comparer des variations de variables -- Des applications pratiques -- Les échelles de mesure de Pearson -- Variables nominales et ordinales -- Rapports et intervalles -- Les premiers usages de la corrélation -- Causalité et corrélation fallacieuse -- L’analyse de chemin et la causalité -- Les graphiques en nuages de points -- Weldon et la corrélation négative -- Des relations curvilinéaires -- La régression biologique selon Galton -- Régression vers la moyenne -- Les deux lignes de régression de Galton -- George Udny Yule et la méthode des moindres carrés -- Corrélation versus régression -- Le dilemme de Galton -- Corrélation du produit des moments de Pearson -- R. A. Fisher : variables indépendantes et dépendantes -- Corrélation simple et corrélation multiple -- Le contrôle statistique -- Les relations d’éléments discrets 2 × 2 -- La statistique Q de Yule -- Les corrélations bisériales -- Egon Pearson et les corrélations polychoriques -- L’analyse factorielle -- Le coefficient tau de Maurice Kendall -- Corrélation versus association -- La validité des tests -- L’ajustement de courbe pour les distributions asymétriques -- L’interprétation de résultats avec des degrés de liberté -- La table statistique du χ² -- Un test statistique pour la brasserie Guinness -- La quantification de matière pour faire de la bière -- Les variations dans le monde agricole -- Petits échantillons versus grands échantillons -- Tester des différences statistiques entre deux moyennes -- Des résultats statistiques pour Guinness -- Le test t de Student -- Une nouvelle ère statistique : les données agricoles de Broadbalk, Rothamsted -- L’analyse statistique de la variance de Fisher -- L’analyse des variations agricoles -- L’analyse de la variance et petits échantillons -- Les statistiques inférentielles -- La distribution par échantillonnage -- Conclusions -- Bibliographie -- Index