Mettre le monde en équations est un vieux défi qui ne nécessite plus de se prendre une pomme sur la tête pour être relevé... En fait, il ne nécessite même plus d'être bon en maths! D'une plume légère mais juste, avec l'appui des illustrations d'Adelina, Nathan Uyttendaele vous dévoile les dessous de la recherche scientifique à l'ère des téléphones pliables et des vélos électriques. Ses chatonnes, Bambou et Cajou, apprennent avec vous à briser tout problème en ses parties constitutives avant d'en faire une équation. lnfluence de l'ancienneté sur le salaire, du sel sur le goût des chips, des caractéristiques d'un vin sur son score, plus rien ne vous échappera! À moins que tout cela ne soit que de la poudre aux yeux ? Eh oui, la machinerie statistique avale tout et ce qui en sort est parfois de qualité douteuse.

Ce petit ouvrage se veut accessible à tout un chacun. Son objectif est de répondre à quelques questions que beaucoup d'entre nous se posent à propos des sondages que nous découvrons régulièrement dans les media. Comment prélever un échantillon dans une population ? Qu'est-ce qu'un « bon » échantillon ? Quelle doit être sa taille pour qu'un sondage soit fiable ? Quels sont les risques d'erreurs auxquels on est confronté au cours d'un sondage ?... Que nous disent-ils en réalité, ces sondages ? Jean-Jacques Droesbeke, né à Ixelles le 15 décembre 1942. Statisticien. Professeur émérite à l'Université libre de Bruxelles. Membre titulaire honoraire de l'Académie royale des Sciences d'Outre-Mer. Membre de comités de rédaction de revues. Catherine Vermandele, née à Wilrijk le 21 décembre 1966. Statisticienne. Professeure à l'Université libre de Bruxelles. Directrice du Laboratoire de Méthodologie du Traitement des Données (LMTD). Rédactrice en chef de la revue Statistique et Enseignement.

Les probabilités font partie de la vie du citoyen du XXIe siècle, et ce, dans divers contextes et domaines – en santé pour la sélection d’un traitement, en gestion pour le choix d’un investissement, etc. Dans le milieu scolaire, il est donc impératif de développer une pensée probabiliste permettant la prise de décisions éclairées en moment d’incertitude, la modélisation des situations aléatoires et la compréhension de la notion de risque. Au Québec, bien que l’enseignement des premiers concepts de cette branche des mathématiques commence dès le début du primaire, il représente tout de même un défi de taille, car en plus d’être complexes et contre-intuitives, les probabilités n’occupent qu’une (trop) petite place au sein de la formation des enseignants. Le présent ouvrage s’adresse aux enseignants en exercice du primaire et du début du secondaire, aux futurs enseignants et aux formateurs universitaires en didactique des mathématiques. Ses auteurs invitent à la découverte des éléments contextuels et historiques liés à cette discipline, puis proposent des réflexions et des idées originales de situations pour l’enseignement (et la formation à l’enseignement) des premiers concepts de probabilités. Il est plus que probable que les propos de cet ouvrage ébranlent la façon de penser et les convictions du lecteur quant à la manière d’enseigner les probabilités. Vincent Martin est professeur au Département des sciences de l’éducation de l’Université du Québec à Trois-Rivières. Ses recherches concernent les pratiques d’enseignement des probabilités et les caractéristiques didactiques des tâches probabilistes utilisées pour leur apprentissage. Mathieu Thibault est doctorant en éducation à l’Université du Québec à Montréal et chargé de cours en didactique des mathématiques à l’Université du Québec en Outaouais et à l’Université du Québec à Trois-Rivières. Ses travaux touchent principalement la formation à l’enseignement des probabilités avec des outils technologiques. Laurent Theis est professeur titulaire au Département de l’enseignement au préscolaire et au primaire de la Faculté d’éducation de l’Université de Sherbrooke. Il s’intéresse à la résolution de situations-problèmes mathématiques au primaire et au début du secondaire ainsi qu’au soutien de l’élève à risque dans ce contexte.

Les probabilités et les statistiques sont abordées à la façon gaillarde et souvent humoristique par l'auteur qui n'est pas mathématicien, tout en rendant un texte sérieux malgré tout. L'auteur essaie dans cet ouvrage de rendre abordables des notions mathématiques qui apparaissent souvent rébarbatives et repoussantes, alors qu'elles sont essentielles dans notre vie quotidienne : sondages, études scientifiques, jeux de hasard... Rien n'échappe à ce domaine des mathématiques, sauf l'interprétation qu'il faudrait en faire quand on ne maîtrise pas ces notions.

Un jour, un collègue invite Raymond Smullyan à dîner en précisant : "Mon fils sera ravi de faire ta connaissance car il est passionné par tes livres d'énigmes!". Smullyan : "D'accord, mais je t'interdis de lui dire que je suis mathématicien!"En apprenti sorcier des mathématiques, Raymond Smullyan avance masqué. Avec Le Livre qui rend fou, un recueil d'énigmes stimulantes et ludiques, il guide le lecteur dans le monde étrange de la logique, sans jamais se départir de son humour et de sa fantaisie. Attention, en vous plongeant dans ce livre, vous risquez d'y perdre la tête!

Destiné aux futurs enseignants, Mathématiques pour l´agrégation externe. Probabilités de Walter Appel couvre l’intégralité du programme officiel avec rigueur et pédagogie.

Comment peut naître la certitude au sein d'un phénomène incertain ? Cette question paradoxale, qui fut posée très tôt dans le cadre particulier des jeux de hasard, devint la pierre fondatrice de plusieurs composantes majeures des mathématiques. Parmi celles-ci, le calcul des probabilités, dont les travaux de base remontent au XVIIe siècle, eut un développement contemporain fulgurant du milieu du XXe siècle à nos jours. En exposant les probabilités dans le contexte historique de leur invention, Paul Deheuvels nous invite à en comprendre la logique, tout en prenant conscience de leur universalité.

Qu'est-ce que la statistique descriptive ? À quoi sert-elle en psychologie ? Comment recueille-t-on des données ? À quoi ressemble un graphique boîte à moustaches ? Qu'est-ce qu'un tableau de contingence ? Et un score z ? Comment les utiliser ? Est-ce compliqué ? « Statistique », un mot qui fait peur ! En 20 fiches, cet ouvrage livre aux étudiants de psychologie les clés de la statistique descriptive, base indispensable pour la suite de leur parcours. Très concret, ancré dans la méthodologie propre à la psychologie, il décrit la statistique descriptive sous toutes ses formes (tableaux, graphiques, résumés numériques) grâce à des explications pas-à-pas. Il propose également des applications sur le logiciel R (libre et gratuit). Enrichi de nombreuses illustrations pour mieux visualiser et d'exemples ludiques pour dédramatiser la matière, ce guide progressif permettra à chaque étudiant d'apprivoiser la statistique et de l'utiliser de manière autonome et critique. Un véritable passeport pour la réussite ! 20 fiches avec à chaque fois : o Un résumé de cours avec les grands concepts à maîtriser o Des applications, notamment sur R o Des conseils méthodologiques o Des exercices avec corrigés détaillés Inédits en ligne - compléments numériques : o Exercices interactifs o Flashcards o Base de données exemplatives à traiter sur R

Que seraient la sociologie et, plus généralement, les sciences sociales sans l'outil statistique ? Au principe de nombreuses disciplines, les méthodes quantitatives ne vont pourtant pas de soi et méritent d'être expliquées. Comment concevoir une enquête par questionnaire ? Est-elle objective ? Comment exploiter les données obtenues ? Parce que produire et lire des indicateurs statistiques implique d'exercer son sens critique, les méthodes quantitatives ne se limitent pas seulement à une production de chiffres : le discours qui permet d'en restituer les résultats est aussi une sorte d'exercice littéraire. Exercice périlleux, qui n'est pas sans conduire parfois à des interprétations abusives. L'objectif de cet ouvrage est de présenter toutes les étapes du processus de quantification (construction du questionnaire, exécution sur le terrain, panorama des techniques quantitatives et valorisation et réception des résultats) et d'en fournir des illustrations.

Ce livre offre aux étudiants de 1er cycle une introduction aux concepts indispensables en statistiques et à leurs applications. Il comporte douze chapitres traitant de façon simple et claire les sujets majeurs en statistiques : o statistiques descriptives et visualisation des données o analyse exploratoire et classification o théorie des sondages o théorie des probabilités o tests d'hypothèses o analyse de la régression o modèles logit et probit o séries temporelles. La compréhension des concepts statistiques présentés ne requiert que la connaissance de l'algèbre. L'un des atouts de ce livre est son caractère appliqué : des exemples concrets illustrent les concepts statistiques présentés dans chaque chapitre. L'objectif est de montrer aux étudiants comment les statistiques participent à la prise de décision des autorités publiques et des chefs d'entreprises et l'accent est mis sur l'utilisation pratique des différents outils statistiques grâce à la présentation des techniques de programmation et des exemples sous R. Un package contenant les codes R des exemples du livre ainsi que les jeux de données est disponible en ligne. Pour les étudiants, les corrigés des exercices, ainsi que des approfondissements et exercices complémentaires sur certaines parties de l'ouvrage sont disponibles en ligne. Les enseignants ont à leur disposition le PowerPoint des figures du livre.

Parfaitement adapté à la diversité des parcours scientifiques universitaires, ce manuel couvre l'ensemble du programme de probabilités enseigné le plus souvent en deuxième année de licence mathématiques. Il ne s'agit pas d'un manuel de « méthodes » où l'on sacrifie la notion de rigueur qui est l'essence même des mathématiques. Les notions étudiées ici le sont de façon rigoureuse en démontrant tous les résultats énoncés. Chaque chapitre se termine par une série d'exercices tous corrigés en détail. Bibliographie sélective et index viennent compléter l'ensemble.

Les notions étudiées ici le sont de façon rigoureuse en démontrant tous les résultats énoncés. Chaque chapitre se termine par une série d'exercices tous corrigés en détail qu'il faut maîtriser avant de travailler sur des épreuves écrites du concours.Les premiers chapitres sont consacrés à l'étude de l'analyse combinatoire (outils ensemblistes et dénombrement), aux axiomes de probabilités et aux variables aléatoires en étudiant le cas discret, puis le cas général et enfin le cas des variables aléatoires à densité. Ce cours est ausssi une application importante de l'étude des séries numériques, des séries de fonctions et de l'intégration développées dans le volume d'analyse. Le dernier chapitre rassemble une sélection de problèmes de probabilités issus des épreuves du Capes. Bibliographie sélective et index viennent compléter l'ensemble

La statistique bayésienne est partout : prévisions météo, analyses d'épidémies, préservation de la biodiversité... Dans un monde incertain, elle permet d'estimer, de prédire et de décider, en donnant un sens aux données. Ce livre propose une introduction accessible et concrète à la statistique bayésienne. L'auteur explique pas-à-pas les fondements de l'approche, sa singularité et la logique qui sous-tend le raisonnement bayésien. L'apprentissage s'appuie sur le logiciel libre R et se construit à partir de questions de recherche liées à l'écologie du ragondin qui constitue le fil rouge de l'ouvrage. Chaque chapitre aborde un pilier essentiel : le théorème de Bayes, les méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC), le choix et le rôle des distributions a priori, la régression linéaire et ses extensions, les modèles linéaires généralisés (mixtes ou pas), jusqu'à la comparaison et la validation de modèles. Le lecteur est invité à coder, simuler, tester et visualiser pour comprendre, grâce aux exemples et au matériel en ligne. Rédigé dans un style direct et didactique, comme un échange entre enseignant et étudiant, l'ouvrage démystifie la statistique bayésienne. Il s'adresse à tous ceux qui souhaitent se former à cette approche : étudiants, universitaires... et toute personne souhaitant appliquer ces méthodes en sciences du vivant, des données ou de l'environnement.

Les statistiques et les probabilités ne sont pas toujours simples à manipuler, même pour des experts. Si les théories mathématiques qui les sous-tendent sont maintenant bien connues, leur application et interprétation prêtent souvent à confusion. Car corrélation n'est pas toujours raison. Ainsi, aux États-Unis, on constate une très forte corrélation entre morts par noyade et production d'énergie nucléaire : faut-il en conclure que les premières sont conséquence de la seconde ? La statistique (et sa grande soeur, la probabilité) apparaît partout, dans un même but : tenter de maîtriser l'incertain. Même si elle mène parfois à des résultats contre-intuitifs, une analyse statistique possède une grande force démonstrative. À une époque où les résultats scientifiques sont soit érigés en dogmes indépassables, soit ravalés au rang de simple opinion, cet ouvrage conte l'histoire de ces formidables outils, avant de s'attarder sur quelques domaines dans lesquels les statistiques jouent un grand rôle, avec une attention particulière portée à l'épidémiologie et à la recherche clinique dont les résultats fondent les politiques publiques de santé.

Comme beaucoup, vous êtes passionnée ou passionné par l'explosion de données numériques à laquelle nous assistons aujourd'hui, qui nous promet des avancées économiques, sociales et culturelles de tous ordres. Et en même temps, vous restez dubitative ou dubitatif sur les façons de vous approprier tous ces nombres, de reprendre le contrôle sur ce nouveau vocabulaire parfois surprenant, sinon abscons. Ce livre peut vous aider à explorer le monde des données ! Les données d'aujourd'hui prennent appui sur une longue et passionnante histoire de la statistique et de ses outils qui nous permet de leur donner sens, que l'on soit spécialiste ou pas. Les chapitres sont regroupés en dix parties, dont l'ordonnancement donne une direction générale à l'ouvrage, qui est chrono-thématique : on part des plus anciennes données retrouvées (à Sumer) pour arriver en fin d'ouvrage au monde contemporain, et à chaque étape on aborde une question relative aux données (qu'est-ce que la corrélation ? un événement rare ? un bon graphique ? ...). Une grande liberté proposée par ce livre est qu'il n'est pas nécessaire de le lire linéairement