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Les interconnexions entre la théorie des probabilités et la statistique (la science des statistiques) montrent les liens et différences entre ces deux domaines mathématiques qui forment les sciences de l'aléatoire [1]. Ces sciences sont en interaction avec les autres disciplines mathématiques mais aussi avec les sciences physiques, les sciences économiques et les sciences du vivant, etc.
Donnons de premières définitions générales : la théorie des probabilités est l'étude mathématique des phénomènes caractérisés par le hasard et l'incertitude ; la statistique consiste à recueillir, traiter, interpréter et présenter un ensemble de données.
Classons les homonymies de probabilités et statistique par domaine.
Dans le langage courant, les statistiques en mathématiques élémentaires sont les résultats d'une enquête qui consiste à observer une certaine population et à déterminer la répartition d’un certain caractère statistique (taille, nombre d’enfants, superficie,…) dans cette population.
« À mon avis la théorie des probabilités est une discipline tout à fait du même genre que la géométrie ou la mécanique rationnelle. Elle a pour but la description systématique de certains phénomènes réels et se sert d'une construction idéalisée des notions et définitions abstraites. »
— Richard von Mises, 1932[4]
« La statistique est un mode de pensée permettant de recueillir, de traiter et d’interpréter les données qu’on rencontre dans divers domaines, et tout particulièrement dans les sciences de la vie, du fait que ces données présentent une caractéristique essentielle : la variabilité. »
— Daniel Schwartz, 1994
Ici nous considérons que les probabilités et la statistique sont deux domaines des sciences de l'aléatoire qui sont en interaction l'une avec l'autre.
« La théorie des probabilités et la statistique sont deux domaines importants, intégrés à nos activités quotidiennes. Le monde de l’industrie, les compagnies d’assurance sont largement tributaires des lois probabilistes. La physique elle-même est de nature essentiellement probabiliste. Il en est de même des fondements de la biologie. »
— Warren Weaver, 1963[7]
« Vous avez voulu témoigner que les statisticiens ne regardaient pas les mathématiciens comme des frères ennemis : soyez assurés que ces bons sentiments sont réciproques. »
— Émile Borel, extrait de son discours inaugural pour la présidence de la SSP en 1922
Prenons un exemple simple : celui du jeu de pile ou face.
Détaillons le déroulement d'un test statistique. On commence par se fixer une hypothèse statistique : (H0) La probabilité d'obtenir pile est 1/2. On se donne également un risque seuil, c'est-à-dire un pourcentage en dessous duquel on accepte de rejeter H0. Par exemple on accepte que dans 5 % des cas où H0 est vraie, le test affirme que H0 est fausse. On se fixe un nombre significatif d'expériences à réaliser pour que le test statistique soit valide (voir par exemple cette section). Ce nombre doit être suffisamment petit pour être réalisable. On réalise les expériences et on recueille les résultats, c'est-à-dire que l'on compte la fréquence du résultat pile. On utilise alors un test statistique pour comparer cette valeur empirique avec la vraie valeur espérée : 1/2. On conclut sur l'acceptation ou le refus de H0 en fonction du seuil fixé.
Dans ce cas, on connait déjà la loi de probabilité associée au jeu de pile ou face. Par la loi du zéro un de Kolmogorov on sait que cette probabilité vaut soit 0 soit 1. Elle vaut donc 0 puisque son complémentaire (obtenir au moins une fois face) est de probabilité positive.
Connaissant l'indépendance des lancers et la probabilité d'obtenir pile (1/2), on déduit que cette loi est une loi géométrique. C'est-à-dire que la probabilité que N soit k est (1/2 pour N=1, 1/4 pour N=2, 1/8 pour N=3, etc) .
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