Les populations malthusiennes

Chapters in this book

1. Frontmatter 1
2. La noyade par les nombres 3
3. Moyennes ou variations ? 4
4. Pourquoi étudier les statistiques ? 6
5. Les statistiques, que sont-elles au juste ? 7
6. Que signifie le terme « statistique » ? 9
7. Statistiques vitales versus statistiques mathématiques 11
8. La philosophie des statistiques 14
9. Darwin et les populations statistiques 16
10. Les valeurs victoriennes 17
11. Où tout cela a-t-il commencé ? 19
12. Les registres paroissiaux 20
13. Les registres de mortalité de la ville de Londres 21
14. Les tables de mortalité de Halley 22
15. Les populations malthusiennes 23
16. La démographie – la science des populations 24
17. La Société des statistiques londonienne 26
18. Edwin Chadwick et les réformes sanitaires 27
19. William Farr et les statistiques vitales 28
20. Florence Nightingale : la statisticienne passionnée 29
21. Les statistiques de la guerre de Crimée 31
22. Les statistiques de mortalité en Crimée 33
23. Les graphes d’aire polaire 34
24. Les probabilités 35
25. Les variables 36
26. Les jeux de hasard 38
27. De Moivre et les jeux d’argent à Soho 40
28. La théorie mathématique des probabilités 41
29. La fréquence relative 43
30. L’approche bayésienne 45
31. Les distributions en probabilité 46
32. La distribution de Poisson 49
33. La distribution normale 50
34. Observations astronomiques 51
35. Le théorème central limite 52
36. La courbe de Gauss et la méthode des moindres carrés 54
37. Que signifie normal ? 55
38. Dénomination de la normale 57
39. Alors, qu’est-ce donc qu’une distribution normale ? 59
40. Quetelismus 62
41. Le pantographe de Galton 63
42. Comment résumer des données ? 64
43. Quetelet et la moyenne arithmétique 65
44. La Moyenne 67
45. LA 68
46. Médiane 69
47. Comment localiser ou calculer la médiane 70
48. Le choix de la moyenne est-il important ? 72
49. Être induit en erreur avec les statistiques 74
50. Les procédures de gestion de données 78
51. Distributions des fréquences normalisées 79
52. Échantillons versus populations 80
53. L’histogramme 83
54. Les distributions des fréquences 85
55. La méthode des moments 86
56. La sélection naturelle : les formes changeantes des distributions darwiniennes 91
57. Le phalène du bouleau 94
58. La famille pearsonienne des courbes 95
59. COMMENT INTERPRÉTER DES DONNÉES ? 96
60. L’écart interquartile 97
61. L’écart-type 99
62. Le coefficient de variation 105
63. Comparer des variations de variables 107
64. Des applications pratiques 108
65. Les échelles de mesure de Pearson 109
66. Variables nominales et ordinales 110
67. Rapports et intervalles 112
68. Les premiers usages de la corrélation 115
69. Causalité et corrélation fallacieuse 117
70. L’analyse de chemin et la causalité 119
71. Les graphiques en nuages de points 120
72. Weldon et la corrélation négative 121
73. Des relations curvilinéaires 122
74. La régression biologique selon Galton 123
75. Régression vers la moyenne 124
76. Les deux lignes de régression de Galton 125
77. George Udny Yule et la méthode des moindres carrés 128
78. Corrélation versus régression 130
79. Le dilemme de Galton 131
80. Corrélation du produit des moments de Pearson 132
81. R. A. Fisher : variables indépendantes et dépendantes 133
82. Corrélation simple et corrélation multiple 134
83. Le contrôle statistique 138
84. Les relations d’éléments discrets 2 × 2 140
85. La statistique Q de Yule 142
86. Les corrélations bisériales 143
87. Egon Pearson et les corrélations polychoriques 145
88. L’analyse factorielle 147
89. Le coefficient tau de Maurice Kendall 148
90. Corrélation versus association 149
91. La validité des tests 150
92. L’ajustement de courbe pour les distributions asymétriques 152
93. L’interprétation de résultats avec des degrés de liberté 157
94. La table statistique du χ² 158
95. Un test statistique pour la brasserie Guinness 159
96. La quantification de matière pour faire de la bière 160
97. Les variations dans le monde agricole 161
98. Petits échantillons versus grands échantillons 162
99. Tester des différences statistiques entre deux moyennes 163
100. Des résultats statistiques pour Guinness 164
101. Le test t de Student 165
102. Une nouvelle ère statistique : les données agricoles de Broadbalk, Rothamsted 166
103. L’analyse statistique de la variance de Fisher 168
104. L’analyse des variations agricoles 169
105. L’analyse de la variance et petits échantillons 170
106. Les statistiques inférentielles 171
107. La distribution par échantillonnage 172
108. Conclusions 173
109. Bibliographie 174
110. Index 175