#statistiques

Tornadoes in America: The Oklahoma Disaster in Context - Alexis C. Madrigal - The Atlantic

http://www.theatlantic.com/technology/archive/2013/05/tornadoes-in-america-the-oklahoma-disaster-in-context/276063

A massive and powerful tornado hit Moore, Oklahoma this afternoon, causing widespread destruction, including at least 51 deaths. It’s the deadliest tornado since 2011, and one of the worst in the last 20 years. This evening, President Obama signed a disaster declaration for Oklahoma.

http://cdn.theatlantic.com/static/mt/assets/science/assets_c/2013/05/dayspercentury-thumb-570x328-122104.jpg

Moore has a deep and tragic tornado legacy. The town could probably lay claim to being the very center of Tornado Alley, an area roughly defined from north Texas to South Dakota, and west of the Mississippi river. On May 3, 1999, Moore was hit by one of the worst tornadoes on record. That storm’s winds were indirectly measured at 302 miles per hour, according to the National Weather Service, which called them “the highest winds ever found near earth’s surface by any means.” That tornado killed 36 people, the most deadly tornado in over 20 years, although several storms have surpassed that number of deaths since then, including 2011’s Joplin storm, which killed 158.

#désastres #tornades #états-unis #catastrophes #data #statistiques

Al que le puedan interesar las estadísticas, no puede perderse las «historias» del Capitán Queruzo

http://twitter.com/queruzo

http://storify.com/queruzo#stories

Son desasnantes, como mínimo, y divertidas, de yapa. Lean y verán.

#Capitán_Queruzo #statistiques #désolé_intraduisible

Les #salaires en #Chine ont bondi de 17% en 2012

Le salaire #moyen dans le secteur privé en milieu urbain en Chine a #augmenté de 17,1% l’an dernier, après avoir progressé de 18,3% en 2011, a rapporté ce vendredi le Bureau national des #Statistiques

Curseur annonciateur d’une mutation de #croissance du quantitatif vers le qualitatif ?

http://lexpansion.lexpress.fr/economie/le-salaire-moyen-dans-le-prive-en-chine-a-bondi-de-17-en-2012_38

Revue de Presse Hebdomadaire sur la Chine du 13/05/2013

Vers une décriminalisation de l’asile : s’attaquer aux véritables causes de la criminalité

Alors que Vivre Ensemble réédite l’article du professeur de criminologie André Kuhn, « Comment s’explique la surreprésentation des étrangers dans la criminalité ? », l’Office fédéral des statistique (OFS) a sorti son rapport annuel 2012 de la Statistique policière de la criminalité (SPO). Décryptage.

http://www.asile.ch/vivre-ensemble/2013/05/16/vers-une-decriminalisation-de-lasile-sattaquer-aux-veritables-causes-de-la-cri

#asile #réfugiés #suisse #criminalité #statistiques

UK Census: almost half of foreign-born population hold UK passports

At least 46% of foreign-born residents in England and Wales are British citizens, according to the latest set of 2011 Census data

http://www.guardian.co.uk/news/datablog/2013/may/16/half-immigrants-have-uk-passports-census

#migration #statistiques #UK #angleterre #citoyenneté #étrangers

Que faire avec les données de géolocalisation glanées par les opérateurs de téléphonie ? | J’ai du bon data

http://data.blog.lemonde.fr/2013/05/10/que-faire-avec-les-donnees-de-geolocalisation-glanees-par-les-oper

Il suffit de quatre points spatio-temporels différents pour identifier un être humain. C’est une des conclusions d’un article publié en mars 2013 dans Nature par des chercheurs du MIT de Boston, de l’Université catholique de Louvain et de l’Institut des systèmes complexes de Valparaiso, au Chili.

#data #données #statistiques #visualisation #surveillance #contrôle

Hommage à #Alain_Desrosières - Cairn.info
http://www.cairn.info/revue-francaise-de-socio-economie-2013-1-page-5.htm

Hommage à Alain Desrosières
AuteurÈve Chiapello du même auteur
Directrice d’études, EHESS eve.chiapello@ehess.fr

Alain Desrosières nous a quittés le 15 février 2013, laissant derrière lui, profondément attristée, une communauté informelle de chercheurs s’intéressant à la quantification, communauté dont il a été de fait le patient artisan puisque ce sont ses qualités relationnelles hors du commun qui l’ont fait exister. La passion d’Alain Desrosières pour le chiffre, son histoire, ses usages et ses rôles sociaux, n’avait d’égal que le plaisir de la transmettre et d’éveiller – tout particulièrement chez les jeunes chercheurs – un intérêt pour l’histoire et la sociologie de la quantification. Il a ainsi passé une partie de sa vie à nous parler des uns et des autres, à nous faire nous rencontrer, à entrer en contact avec tous ceux dont il découvrait les recherches en France ou à l’étranger, à nous présenter ses dernières idées sur de potentiels « bons » objets de recherche, à réfléchir sur les problèmes que nous lui apportions, à travailler avec nous sur les sujets qui nous intéressaient, à nous renvoyer ses analyses sur les textes que nous lui présentions... Nous sommes donc en deuil, nous tous qui sommes passés à un moment ou un autre par son bureau à l’Insee et qu’il a aidés, formés, accompagnés ou plus simplement encouragés par son intérêt. Quand Luc Boltanski et moi écrivions Le Nouvel Esprit du capitalisme, et que nous cherchions à typifier les êtres du nouveau monde connexionniste au travers de l’opposition du « mailleur » et du « faiseur », Alain était notre « bon exemple » de « mailleur ». Le regarder vivre et travailler nous a aidés à construire le modèle. Le « mailleur » est celui qui fait passer l’information, qui redistribue ses liens au plus grand nombre, qui cherche à étendre le réseau et par là à augmenter les connaissances partagées pour le bien de tous. Le « faiseur », par opposition, cherche à exploiter le réseau à son profit, à séparer les espaces afin de tirer avantage des « trous structuraux » qu’il est l’un des rares à pouvoir franchir, à soigner sa position de « passage obligé » ou de « gate-keeper ».

#statistiques #sociologie

Une nouvelle base de données pour comparer la qualité des systèmes éducatifs (Slate.fr)
http://www.slate.fr/lien/72113/qualite-systeme-educatif-classement

Voici quels sont les résultats de la France entre 1964 et 2010 par rapport aux autres pays de sa catégorie (pays occidentaux d’Amérique et d’Europe) :
– un niveau moyen en primaire au-dessus de la moyenne.
– un niveau moyen en secondaire au-dessus de la moyenne.
– un score global en baisse de 5% depuis 1980.
– la différence de niveau entre filles et garçons en primaire est sensible en faveur des filles, mais avec un écart inférieur à la moyenne.
– la différence de niveau entre filles et garçons en secondaire est flagrante en faveur des filles, avec un écart largement supérieur à la moyenne.
– la différence de niveau entre milieux rural et urbain en primaire s’exerce en faveur des élèves de milieu rural, ce qui n’est pas la tendance de la catégorie
– la différence de niveau entre milieux rural et urbain en secondaire est radicale, les élèves du milieu urbain réussissant nettement mieux que les élèves du milieu rural, avec un écart bien au-dessus de la moyenne de la catégorie.

#éducation #évaluation #statistiques

Les statistiques que vous ne verrez jamais publiées : l’augmentation vertigineuse des inscriptions sur les listes électorales des français à l’étranger.

Reinhart et Rogoff corrigent leur erreur (suite et fin) | It’s the economy, stupid !
http://economieamericaine.blog.lemonde.fr/2013/05/10/reinhart-et-rogoff-corrigent-leur-erreur-suite-et-fi

Deux remarques (mauvais esprit)

Dernier rebondissement en date, Carmen Reinhart et Kenneth Rogoff ont publié cette semaine un « errata » (pluriel du latin erratum), sur le site de Mme Reinhart (en PDF), qui commence par un remerciement aux trois chercheurs ayant détecté des défauts dans leur étude.

Et donc, un erratum , des errata …

On ne peut en tirer de prédiction immédiate pour un pays particulier « , commentait Agnès Bénassy-Quéré dans sa chronique sur France Culture le mois dernier. Heureusement, précise l’économiste et membre du Conseil d’analyse économique, car selon le dernier pointage de la Commission européenne, la France vient justement de dépasser ce seuil.
 » Reinhart et Rogoff n’ont pas montré l’exemple, en communiquant largement sur leur résultat moyen, pas sur la dispersion autour de la moyenne. A leur décharge, les politiques et l’opinion publique sont à la recherche de certitudes, pas d’incertitudes. Il eût fallu que notre ministre des finances annonçât pour 2013 une croissance comprise entre - 2 et + 2 % et un déficit budgétaire compris entre – 2,7 et - 4,7 % du PIB. Et il eût fallu que vous vous en contentassiez. "

Les journalistes, eux, se battent pour faire passer la notion de dispersion !

Ah, les statistiques !

China commits billions in aid to Africa as part of charm offensive - interactive | Global development | The Guardian

►http://www.guardian.co.uk/global-development/interactive/2013/apr/29/china-commits-billions-aid-africa-interactive

Series: China in Africa: soft power, hard cash

http://interactive.guim.co.uk/2013/apr/china-in-africa/assets/images/title.jpg

China commits billions in aid to Africa as part of charm offensive - interactive

Database reveals government has backed 1,700 projects on continent since 2000 in apparent attempt to win favour. The country’s financial commitments are significantly larger than previous estimates

Et le projet “AId Data” là
http://aiddatachina.org/content/about_the_project

Et la carte là :
Chinese Investments in Africa
http://www.location-source.com/latest-news/chinese-investments-in-africa.html?goback=.gde_1033567_member_23684

#données #data #statistiques #base_de_données #chine #afrique #chinafrique

Les statisticiens vendent à Hollywood la promesse du scénario parfait | Slate.fr
http://www.slate.fr/culture/72095/statistique-formule-magique-scenario-parfait

« Les statisticiens prennent d’assaut le dernier bastion de créativité humaine ». Ennemis de la créativité ? Ou aide à la production ? Tags : fing internetactu2net internetactu #industriesculturelles

Number of names on U.S. counter-terrorism database jumps | Reuters
http://www.reuters.com/article/2013/05/03/us-usa-security-database-idUSBRE94200720130503

Karen Greenberg, an expert in counter-terrorism policy at Fordham University, questioned whether the growth in the database’s size made it easier for officials to spot threats before they materialize.

“What you want is more focus, not less focus. It can’t be just about quantity. It has to be about specificity,” she said.

Le paradoxe de Simpson | Science étonnante
https://sciencetonnante.wordpress.com/2013/04/29/le-paradoxe-de-simpson

Comment est-il possible que le traitement B soit meilleur au global, mais qu’il soit inférieur au traitement A aussi bien sur les petits que sur les gros calculs ? Et ça n’est pas une blague, ces chiffres sont issus d’une vraie étude [1] ! Il n’y a aucune entourloupe statistique ou aucune manipulation, ce que vous lisez là, c’est bien la réalité des chiffres. Vous avez là un bel exemple du paradoxe de Simpson.

[...]

J’imagine que vous voyez aisément le potentiel de manipulation qui se cache derrière ce paradoxe : on peut vous faire croire à quelque chose (le chômage a baissé, tel traitement marche mieux, tel individu est meilleur, etc.) alors qu’en regardant les chiffres dans le détail, les effets peuvent disparaître ou s’inverser ! Alors que faire ?

Tout d’abord, il faut se rappeler : cet effet se produit quand il existe une variable cachée influente, et que l’échantillon sur lequel on se base n’est pas homogène. En sciences, c’est pour cela que l’on préfère en général des expériences « randomisées », qui permettent d’assurer une distribution homogène : par exemple si vous avez des calculs rénaux et que vous participez à une expérience pour comparer les traitements, on vous assigne au hasard le traitement A ou B, sans que la taille des calculs influe sur la décision. On gomme ainsi l’inhomogénéité de distribution, et le paradoxe disparaît : le traitement A sera bien vu comme étant le meilleur.

Quand on vous présente des chiffres, il faut donc avoir l’oeil critique, et être particulièrement méfiants quand ces chiffres sont issues de données analysées a posteriori, plutôt que sur un échantillon expérimental qu’on a soi-même construit a priori (en randomisant). (Réfléchissez au point suivant : conclure que « Le lit est l’endroit le plus dangereux du monde, c’est là que la plupart des gens meurent » c’est se tromper car on utilise des données non-randomisées)

#paradoxe #statistiques

INOGATE conference promotes high quality energy statistics

http://www.enpi-info.eu/maineast.php?id_type=1&id=32881&lang_id=450

Espérons que ça ne reste pas qu’un voeu pieux

The impact of energy statistics in policy making was the focus of an international conference on the Strategic Role of Energy Statistics in National and International Policies, held on 23-24 April in Copenhagen.

The conference, organised by the INOGATE Technical Secretariat (ITS) with the support of Statistics Denmark, brought together 50 high-level officials from both the EU and the INOGATE partner countries (Armenia, Azerbaijan, Belarus, Georgia, Moldova, Kazakhstan, Kyrgyzstan, Tajikistan, Ukraine and Uzbekistan). Participants included representatives from the National Statistics Institutes, Ministries and Members of Parliament responsible for policy and decision making in the energy sector as well as media.

#énergie #statistiques #inogate

Ca se mesure (comment) le #Racisme ?
http://www.etatdexception.net/?p=4545

"Contre l’avalanche de données chiffrées, de statistiques et de commentaires alarmistes, qui accrédite l’idée d’une montée du racisme en France, nous sommes pourtant en droit d’opposer quelques doutes. Et même de sérieuses réserves. Non pas que nous adhérions à l’idée très convenue d’une diminution du racisme ces dernières décennies, ou même à celle de sa disparition pure et simple depuis la « fin » de la colonisation. Nous pensons plutôt que les discussions sur la prétendue augmentation ou la prétendue (...)

#A_La_Une #Intégration_/_Antiracisme #Antiracisme #Chester_Himes #CNCDH #Frantz_Fanon #Race #Statistiques_ethniques

Une définition par la statistique... de la criminalité.

Mars 2013, Université de Reading dans les environs de Londres

Je passe une journée au département de typographie de l’Université de Reading

http://www.reading.ac.uk/typography

http://isotyperevisited.org/1981/01/isotype-and-the-university-of-reading.html

où je suis venu pour me familiariser avec le contenu des archives « Otto Neurath », père de la « méthode de Vienne »

http://www.datascope.be/sog/SOG-Chapter6.pdf

http://isotyperevisited.org/isotype-collection/index.html

Et en tournant délicatement les documents de travail que Neurath a rassemblé il y a 90 ans et qui dorment dans ces boites en carton depuis les années 1940, je trouve une série de trois articles (il y en a quatre en fait, mais je n’ai pas trouvé le premier) sur la criminalité selon les statistiques publiés en juin 1939... en français dans un journal qui s’appelait « Le messager d’Athènes ».

Neurath était abonné à une agence de documentation à Paris à laquelle il demandait de lui envoyer les coupures de presses relatives aux thèmes sur lesquels il travaillait : Statistique, Cartographie, Atlas, etc...

J’en ai rapidement pris des photos, que j’ai assemblé ici pour que vous puissiez lire comment, en 1939, on définissait la criminalité (du peuple grec) par la statistique... C’est incomplet (hélas) mais suffisant pour se faire une idée.

Une définition par la statistique (II)
Le caractère du peuple grec et la criminalité
https://dl.dropbox.com/s/uw0spzfayr0bwdm/definirlastat2.jpg

Une définition par la statistique (III)
Le caractère du peuple grec et la criminalité

https://dl.dropbox.com/s/48q0ryqno8ejzd9/definirlastat1.jpg

Une définition par la statistique (IV)
Le caractère du peuple grec et la criminalité

https://dl.dropbox.com/s/8akxln64cd88j6v/definirlastat3.jpg

#statistiques #data #données #criminalité #grèce

The differences between machine learning, data mining, and statistics

http://flowingdata.com/2012/12/10/the-differences-between-machine-learning-data-mining-and-statistics

The differences between machine learning, data mining, and statistics
December 10, 2012 to Statistics by Nathan Yau

From machine learning to data mining. From statistics to probability. A lot of it seems similar, so what are the differences? Statistician William Briggs explains in an FAQ.

What’s the difference between machine learning, deep learning, big data, statistics, decision & risk analysis, probability, fuzzy logic, and all the rest?

#data #données #statistiques #visualisation #cartographie
None, except for terminology, specific goals, and culture. They are all branches of probability, which is to say the understanding and sometime quantification of uncertainty. Probability itself is an extension of logic.

Why context is as important as the data itself
http://flowingdata.com/2010/05/21/why-context-is-as-important-as-the-data-itself

Why context is as important as the data itself
May 21, 2010 to Design, Statistics by Nathan Yau

John Allen Paulos, a math professor at Temple University, explains, in the New York Times, the importance of the before and after of when you get that data blobby thing in your hands.

The problem isn’t with statistical tests themselves but with what we do before and after we run them. First, we count if we can, but counting depends a great deal on previous assumptions about categorization. Consider, for example, the number of homeless people in Philadelphia, or the number of battered women in Atlanta, or the number of suicides in Denver. Is someone homeless if he’s unemployed and living with his brother’s family temporarily? Do we require that a women self-identify as battered to count her as such? If a person starts drinking day in and day out after a cancer diagnosis and dies from acute cirrhosis, did he kill himself?

#data #données #statistiques #visualisation #cartographie

« Data is an abstraction of something that happened in the real world. »

Flexible data
http://flowingdata.com/2013/04/17/flexible-data

Data is an abstraction of something that happened in the real world. How people move. How they spend money. How a computer works. The tendency is to approach data and by default, visualization, as rigid facts stripped of joy, humor, conflict, and sadness — because that makes analysis easier. Visualization is easier when you can strip the data down to unwavering fact and then reduce the process to a set of unwavering rules.

The world is complex though. There are exceptions, limitations, and interactions that aren’t expressed explicitly through data. So we make inferences with uncertainty attached. We make an educated guess and then compare to the actual thing or stuff that was measured to see if the data and our findings make sense.

#data #données #statistiques #visualisation #cartographie

The Insanely Illustrated Guide To Your First Data-Driven TileMill Map | Data For Radicals

http://dataforradicals.com/the-insanely-illustrated-guide-to-your-first-tile-mill-map

Un truc intéressant signalé par Cristina Del Biaggio comme d’hab

Data For Radicals
Do you want to change the world? Then I’ll help you change some charts and graphs!

April 16, 2013

The Insanely Illustrated Guide To Your First Data-Driven TileMill Map

TileMill is a free-to-download application for Windows and the Mac that will let you build beautiful, data driven maps. If the bland sameness of Google maps is giving you ennui, TileMill might be a good alternative for you. There are many beautiful stylesheets to make TileMill maps visually distinct, and you can control the colors, line widths, and much more about your map using Carto, a CSS-derived language. Here’s a beautiful map of Montreal using a watercolor-like stylesheet:

#cartographie-radicale #data #données #statistiques

Guerre des chiffres : asile et criminalité

C’est en allemand, mais c’est super intéressant...

Un député UDC au parlement (parti extrême droite en Suisse) a déclaré que 50% des requérants d’asile en Suisse avait commis un acte criminel.
Or, ce chiffre est FAUX !

Les chiffres corrects sont :

Die korrekte Zahl der verurteilten Personen aus dem Asylbereich ist 3167. Das entspricht bei 36’116 Asylbewerbern knapp 9 Prozent.

–-> 9% donc et non pas 50%... une petite différence, mais entre temps, à qui va-t-on croire, selon vous ?

Ici l’article original, en allemand :

http://www.tagesanzeiger.ch/schweiz/standard/SVP-verrechnet-sich-bei-kriminellen-Asylsuchenden/story/28214443

#statistiques #criminalité #étrangers #asile #faux_calculs

Si jamais, un article intéressant d’un criminologue, André Kuhn, qui donne une réponse claire à la question : Comment s’explique la surreprésentation des étrangers dans la criminalité ?
http://www.asile.ch/vivre-ensemble/2012/10/06/andre-kuhn-comment-sexplique-la-surrepresentation-des-etrangers-dans-la-crimin

Mathematicians Predict the Future With Data From the Past | Wired Enterprise | Wired.com

http://www.wired.com/wiredenterprise/2013/04/cliodynamics-peter-turchin

By Klint Finley

In Isaac Asimov’s classic science fiction saga Foundation, mathematics professor Hari Seldon predicts the future using what he calls psychohistory. Drawing on mathematical models that describe what happened in the past, he anticipates what will happen next, including the fall of the Galactic Empire.

That may seem like fanciful stuff. But Peter Turchin is turning himself into a real-life Hari Seldon — and he’s not alone.

#data #données #statistiques

Rami Abdul Rahman’s Syrian Observatory for Human Rights - NYTimes.com

http://www.nytimes.com/2013/04/10/world/middleeast/the-man-behind-the-casualty-figures-in-syria.html?nl=todaysheadlines&emc=ed

COVENTRY, England — Military analysts in Washington follow its body counts of Syrian and rebel soldiers to gauge the course of the war. The United Nations and human rights organizations scour its descriptions of civilian killings for evidence in possible war crimes trials. Major news organizations, including this one, cite its casualty figures.

Voir
http://syriahr.com/en/index.php?option=com_news&Itemid=2&nt=1

#syrie #statistiques

Les savanturiers par Fabienne Chauvière
le samedi de 22h à 23h sur ►http://www.radiofrance.fr

Mireille Gettler Summa mathématicienne
Spécialiste des données

Les mathématiques de la décision sont un outil précieux pour les politiques : elles leurs permettent de savoir ce qui marche ou pas ...

Elle vient de rappeler « une donnée n’est pas donnée... » et ça me rappelle quelque chose :)

Maintenant sur France Inter

cc @simplicissimus

#data #données #statistiques #seveso