padyere a écrit:Jessie a écrit:Un phobie a un caractère irrationnel, c'est à dire que c'est une angoisse démesurée vis à vis de quelque chose qui n'est pas dangereux en soi.
Un requin présente un caractère dangereux , il s'agit d'une peur (et non d'une phobie).
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La phobie de voler n'existe pas???(aller demander aux gens qui dépensent des fortunes pour la passer et pouvoir prendre l'avion) ou l'avion n'est-il pas potentiellement dangereux?
J'ai un pote qui ,à 59 ans, a toujours la phobie des orages: c-à-d il tremble, transpire et panique dés qu'il y a de l'orage, s'il est seul, il rentre dans son lit la tête la première sous les couvertures, le MP3 à fond ds les oreilles, et malgré ça (et l'air con qui va avec!!!!), c'est limite..... La foudre n'est pas potentiellement dangereuse?
Je parle de termes définis par la psychanalyse,
http://www.psychopsy.com/changer/phobie.html.
Après depuis avec les méthodes cognitivo-comportementales tout a eu tendance à devenir phobie, je récuse un peu cela, parce qu'on ne traite pas de la même manière une phobie est beaucoup plus difficile à traiter qu'une angoisse.
Quant aux statistiques j'ai du mal à me dire qu'on peut rendre rationnel le hasard car pour moi le hasard reste hasardeux. Enfin bon c'est une question de points de vue.
"Le hasard
Le but de la statistique est d'essayer de modéliser le hasard. Par essence, on ne peut pas prédire le résultat d'un phénomène aléatoire (par exemple un jet de dés). Les statistiques essaient tout de même de caractériser ces phénomènes, grâce à la notion de variable aléatoire (σ-algèbre, voir théorie des probabilités).
Probabilité
On remarque que sur un grand nombre d'essais, les différents résultats d'un événement reviennent avec une fréquence constante, par exemple, sur un jet de dés à six faces, chaque face apparaît en moyenne une fois sur six. On peut donc associer un nombre, appelé probabilité, qui représente cette fréquence. Dans certains cas simples, on peut calculer ces probabilités par dénombrement.
On commence en général l'étude des statistiques par l'étude des probabilités, de leurs propriétés et des calculs que l'on peut faire avec (moyenne, écart type), sans s'occuper de la manière dont on établit ces probabilités.
Lois statistiques
La répartition des probabilités, ou de la densité de probabilité, des phénomènes aléatoires suit souvent des lois relativement simples. Les lois de probabilité les plus connues sont :
* la loi uniforme : chaque événement survient avec la même probabilité
* la loi normale, ou loi de Gauss-Laplace, avec sa courbe en cloche caractéristique (dite "gaussienne")
* la loi de Poisson (équivalent de la loi normale pour les phénomènes discrets)
* la loi de Student, utiliseé à la place de la loi normale lorsque l'on a peu de résultats.
La connaissance de la probabilité complète peut se résumer à la connaissance du type de loi et de deux paramètres : l'espérance E (la moyenne) et l'écart type σ.
Acquisition et traitement des données
Pour établir la loi de probabilité, et notamment déterminer le type de loi adapté et les paramètres E et σ, il faut utiliser des mesures. Se pose alors le problème de l'échantillonnage : choix de la population à sonder (au sens large : cela peut être un sondage d'opinion en interrogeant des humains, ou bien le ramassage de roches pour déterminer la nature d'un sol en géologie), la taille de la population et sa représentativité.
Dans le cas le plus simple, on fait n mesures, et on obtient n valeurs (''xi).
Une fois que l'on a collecté les résultats du sondage, il faut estimer E et σ. On utilise pour cela des estimateur sans biais, en générale la moyenne arithmétique Ê pour estimer l'espérance
et la variance empirique corrigée pour l'écart type
Il faut ensuite faire des tests pour vérifier que la loi choisie est judicieuse, notamment le test du χ2 (ou Chi-deux, prononcer "ki-deux").
Lorsque l'on collecte deux valeurs (xi,yi) par mesure, on travaille en fait avec deux variables aléatoires X et Y. X et Y sont dites corrélées si la connaissance de la valeur de X permet de prédire plus facilement la valeur de Y. Concrètement, cela peut vouloir dire que le paramètre X influence le paramètre Y, ou que Y influence X, ou encore que X et Y ont une origine commune. On calcule pour cela un coefficient de corrélation. L'utilisation de cette notion est souvent abusive, le fait que deux variables aléatoires soient corrélées ne signifie pas qu'elles soient dépendantes l'une de l'autre.
Incertitude de mesure
En physique et en chimie, on utilise souvent la loi de Student pour déterminer les incertitudes ; dans ces domaines, son utilisation se réduite souvent à multiplier l'estimateur de l'écart type par deux ou par trois pour avoir l'erreur acceptable.
Souvent, un phénomène physique obéit à une loi simple, linéaire :
Y = a ·X + b
c'est le cas caricatural de variables corrélées. À partir de mesures de couples de valeurs (xi,yi), on veut établir a et b. Ceci s'appelle la régression linéaire."
Posté: Sam Nov 22, 2008 18:41
moi c'est clair que ça m'impressionnerait plus.