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Les statistiques en images

Publié en ligne le 23 février 2017
Les statistiques en images
Eileen Magnello, illustrations de Borin Van Loon

EDP Science, Coll. Aperçu, 2016, 176 pages, 9,90 €

Conçu pour vulgariser les statistiques, ce livre, à notre avis, rate partiellement son but. Et c’est dommage : l’objectif est louable et l’illustration abondante et séduisante.

Mais avec un souci de classification assez arbitraire (cinq approches des probabilités, six pour en représenter les distributions), l’auteure complique inutilement. Pourquoi diviser les statistiques en deux branches principales « statistiques vitales » (terme pratiquement inconnu en français) versus statistiques mathématiques ? La première semble être tout simplement ce qu’on appelle les statistiques et la seconde les probabilités.

Plus généralement, la traduction française est bien lourde. Que signifie « La distribution binomiale (p+q)n est déterminée par le nombre d’observations » (p.47) quand on rappelle que « p+q=1 » (p.48) ? Pourquoi écrire que le « calcul de la médiane demande moins de travail que celui de la moyenne » (p.69) ? En le démontrant par le fait que Galton, après avoir aligné cent hommes par taille décroissante, se contentait de choisir celui qui était « le plus proche du centre que possible ». En oubliant que le tri de n nombres est plus compliqué que le calcul de leur moyenne.

Le livre regorge d’anecdotes d’importance très inégale qui noient un peu le lecteur. De plus, il attribue à Pearson bien des résultats qu’on trouve déjà chez Laplace, puis à un certain George Udny Yule (1871-1951) l’invention de la méthode des moindres carrés déjà exposée au début du XIXe siècle par Gauss et Legendre. On a souvent l’impression que l’auteure confond la source de ses propres connaissances avec celles des véritables auteurs.

Les points positifs ? Il y en a. Est ainsi affirmé que toute loi de probabilité n’est pas nécessairement gaussienne (encore que rien ne soit dit sur le hasard sauvage de Mandelbrot). Est également rappelée de façon salutaire la différence entre corrélation et causalité. Enfin, les remarques sur l’asymétrie des distributions et la théorie de Darwin sont tout à fait intéressantes.

En conclusion, davantage qu’une vulgarisation sur les statistiques, ce livre intéressera ceux qui veulent en savoir plus sur certains aspects de leur histoire – surtout anglaise.