Dans la tête des HPI. Ce que nous dit la science

Biographie de l'auteur Maître de conférences, Nicolas Gauvrit poursuit des recherches en sciences cognitives à l'École pratique des hautes études (Paris). Il est l'auteur de plusieurs ouvrages de vulgarisation sur les liens entre mathématiques et psychologie.

Comment montrer à partir des mêmes chiffres que les ouvriers gagnent plus et moins que les cadres?Comment les agriculteurs peuvent-ils consommer davantage de pommes de terre que les autres partout en France, mais en consommer moins que les autres en moyenne?Pourquoi les bus en bas de chez vous sont-ils systématiquement bondés alors qu'il y a statistiquement un tas de places vides?L'intelligence existe-t-elle, et pourquoi les chercheurs n'arrivent-ils pas à se mettre d'accord sur la question?Pourquoi certains sondages d'opinion, apparemment parlants, ne disent au fond rien sur les futurs résultats des élections?Comment les statistiques peuvent-elles démontrer que le carton est cancérigène?Bref: peut-on tout faire dire aux chiffres, et si oui comment?C'est à ces questions que répond Statistiques, méfiez-vous!. Evoquant de nombreux pièges, les multiples possibilités de manipulation régulièrement utilisées (sciemment ou non) par les acteurs des médias, depuis les chausse-trapes des statistiques les plus élémentaires jusqu'aux panneaux raffinés des statistiques multivariées en passant par les entourloupes de la statistique inférentielle, cet essai souhaite mettre en garde le lecteur qu'on essaie trop souvent de duper par l'autorité du chiffre.

L'objectif de cet ouvrage s'adressant en priorité aux étudiants de classes préparatoires H.E.C. (voies S et E) est : de préparer aux questions d'informatique du concours ; de familiariser le lecteur avec les méthodes numériques incontournables pour tout étudiant de niveau Bac+2. Mais il peut, également, permettre à tous les étudiants de premier cycle scientifique de découvrir l'outil algorithmique et de l'appliquer aux mathématiques. Dans une première partie, consacrée aux bases du langage, l'auteur expose clairement et progressivement les différentes notions d'algorithmique explicitées par plus de 25 exemples fondamentaux très détaillés. Dans une deuxième partie, largement remaniée à l'occasion de cette réédition, l'auteur privilégie l'entraînement en proposant 50 exercices corrigés. Enfin, une rubrique d'aide rappelant succinctement les séquences algorithmiques de base contribue à faire de cet ouvrage un véritable outil de travail.

Comment montrer à partir des mêmes chiffres que les ouvriers gagnent plus et moins que les cadres ? Pourquoi les bus en bas de chez vous sont-ils systématiquement bondés alors qu'il y a statistiquement un tas de places vides ? Pourquoi certains sondages d'opinion, apparemment parlants, ne disent au fond rien sur les futurs résultats des élections ? Bref : peut-on tout faire dire aux chiffres, et si oui comment ? Evoquant de nombreux pièges, les multiples possibilités de manipulation régulièrement utilisées (sciemment ou non) par les acteurs des médias, cet ouvrage souhaite mettre en garde le lecteur qu'on essaie trop souvent de duper par l'autorité du chiffre.