Tous les statisticiens sont chiants mais certains sont utiles.
il/lui he/him
Communiste sur les bords et à l'intérieur des bords.
Mon blog de statistique de gauche : https://artefact.mataroa.blog/
Je n'utilise pas d'IA dans mes projets ou dans mes textes.
Si quelqu'un de gauche a besoin de consultation en statistique, je vous conseillerai gratuitement et bien mieux que les boites de consulting qui arnaquent leurs clients à des prix stratosphériques. Mon mail est sur mon blog.
Aucune question n'est trop bête.
Je vais me faire exploiter par le service public pendant six mois dans un hôpital avec 600 euros (le minimum légal donné à tous les stagiaires du publique) par des gens qui voulaient pas de moi à cause de mes notes mais à qui on m'a refilé.
Je voulais éviter de finir cynique et amer mais l'univers en a choisi autrement.
De manière générale, sur la sociologie/histoire de la quantification, en france je recommande la lecture d'Alain Desrosières, Emmanuel Didier, Béatrice Touchelay.
En anglais il y a l'excellent Théodore M Porter, ou Ian Hacking.
Pour celleux qui kiffent l'antipsy, porter a un livre récent qui relie la génèse de la génétique, la psychiatrie, la statistique et l'eugénisme. Genetics in the Madhouse.
Pour celleux qui aiment la critique/l'analyse des IAs, je recommande le sociologue Bilel Benbouzid. En plus, il est super clair et agréable à écouter.
Corrélation n'est pas causalité. Mais du coup comment on prouve la causalité? On sait pas. C'est en cours. On cherche lol.
Pourquoi les réseaux de neurones sont ils si efficaces? La meilleure théorie actuellement c'est qu'en fait les problèmes qu'ont leur donne sont secrètement faciles. Jpp.
Pourquoi les test statistiques, qui ont été inventé pour pouvoir regarder des tables plutôt que de faire les calculs sont encore utilisés avec les ordinateurs?
L'inertie de la tradition.
Comprendre les limites des outils statistiques c'est juste tellement angoissant si tu réalises les conséquences pratiques.
Les intéractions entre variables sont quasiment jamais étudiées car il faut de bien plus grands échantillons et c'est trop couteux.
Mais quasiment personne sait ce fait très basique et fondamental qui réduit immensément le champ de ce qui est étudiable.