Qu'est-ce que la statistique?

Introduction à la statistique en Python

Maggie Matsui

Content Developer, DataCamp

Qu'est-ce que la statistique?

  • Le domaine de la statistique – pratique et étude de la collecte et de l'analyse de données

  • Une statistique sommaire – un fait ou un résumé au sujet de données

Introduction à la statistique en Python

Que peut faire la statistique?

Qu'est-ce que la statistique?

  • Le domaine de la statistique – pratique et étude de la collecte et de l'analyse de données

  • Une statistique sommaire – un fait ou un résumé au sujet de données

Que peut faire la statistique?

  • Quelle est la probabilité qu'une personne achète un produit? Est-elle plus susceptible de l'acheter avec un autre mode de paiement?
  • Combien d'occupants votre hôtel aura-t-il? Comment optimiser l'occupation?
  • Combien de tailles de jeans faut-il fabriquer pour convenir à 95 % de la population? Faut-il produire la même quantité de chaque taille?
  • Tests A/B : quelle pub incite le plus à acheter?
Introduction à la statistique en Python

Ce que la statistique ne peut pas faire

  • Pourquoi Game of Thrones est-il si populaire?

À la place…

  • Les séries avec plus de scènes violentes sont-elles davantage regardées?

Mais…

  • Même ainsi, cela ne dit pas si plus de violence provoque plus de visionnements
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Types de statistiques

Statistiques descriptives

  • Décrire et résumer des données

2 voitures, 1 autobus, 1 vélo

  • 50 % des ami(e)s se rendent au travail en auto
  • 25 % prennent l'autobus
  • 25 % vont à vélo

Statistiques inférentielles

  • Utiliser un échantillon pour faire des inférences sur une population plus vaste

2 voitures, 1 autobus, 1 vélo entourés de plus de voitures, autobus et vélos

Quel pourcentage de personnes vont au travail en auto?

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Types de données

Numériques (quantitatives)

  • Continues (mesurées)
    • Vitesse d'un avion
    • Temps d'attente en file
  • Discrètes (comptées)
    • Nombre d'animaux de compagnie
    • Nombre de colis expédiés

Catégorielles (qualitatives)

  • Nominales (non ordonnées)
    • Marié(e)/non marié(e)
    • Pays de résidence
  • Ordinales (ordonnées)

tout à fait en désaccord/plutôt en désaccord/ni en accord ni en désaccord/plutôt d'accord/tout à fait d'accord

Introduction à la statistique en Python

Des données catégorielles peuvent être représentées par des nombres

Nominales (non ordonnées)

  • Marié(e)/non marié(e) (1/0)
  • Pays de résidence (1, 2, ...)

Ordinales (ordonnées)

  • Tout à fait en désaccord (1)
  • Plutôt en désaccord (2)
  • Ni en accord ni en désaccord (3)
  • Plutôt d'accord (4)
  • Tout à fait d'accord (5)
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Pourquoi le type de données est-il important?

Statistiques sommaires
import numpy as np
np.mean(car_speeds['speed_mph'])

40.09062
Graphiques

nuage de points de la vitesse de la voiture vs le poids de la voiture

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Pourquoi le type de données est-il important?

Statistiques sommaires
demographics['marriage_status'].value_counts()

single      188
married     143
divorced    124
dtype: int64
Graphiques

diagramme à barres du nombre par état matrimonial

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Passons à la pratique !

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