Statistique descriptive
Cette troisième grande leçon présente l'ensemble des concepts de base nécessaires à la description quantifiée d'observations. Elle constitue le vrai cœur de l'enseignement de la Statistique en L1 et l'étudiant y retrouvera exposés les principaux concepts qu'il aura vus dans ses cours. Toutefois, nous n'aborderons pas ici les aspects analytiques de l'inférence statistique, c'est-à-dire les concepts et méthodes permettant d'évaluer la fiabilité des résultats descriptifs et pour lequel nous renvoyons l'étudiant au cours de L2.
Rédaction : Éric Raufaste
7. Dépendances et causalité
7.1. Notion de co-occurrence
Techniquement, une cooccurrence est la simple occurrence simultanée de deux événements. Par exemple, je peux remarquer que Jean a beaucoup travaillé pour préparer son examen (événement 1) et je remarque que Jean a aussi obtenu une note brillante à son examen(événement 2). J'ai donc constaté une cooccurrence. En général, lorsque nous observons le monde, nous y cherchons des cooccurrences significatives, c'est-à-dire porteuses de sens. Par exemple, si mon but est de réussir mes examens, la cooccurrence précédente est significative car elle me suggère que c'est peut-être parce que Jean a travaillé qu'il a brillamment réussi son examen. Il s'agit là d'une hypothèse potentiellement utilisable. Si je travaille moi aussi, il est possible que j'obtienne aussi une note brillante.
En clair, le constat des cooccurrences suggère l'existence d'une relation de dépendance entre plusieurs variables. Toutefois, certaines relations de dépendance ont une valeur pronostique, au sens où, en connaissant l'évolution d'une variable, on pourra prédire l'évolution de l'autre variable. Examinons donc de plus près ce qu'on entend par relation de dépendance (ou au contraire, d'indépendance).