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EnglishRÉSUMÉ
Devant l'ampleur croissante de l'utilisation des statistiques et la diversité des moyens informatiques dont l'ingénieur dispose, il a semblé nécessaire de présenter dans cet article les fonctionnalités les plus utilisées en statistique au regard des principaux logiciels disponibles, ceux-ci étant soit sous licence soit libre. Statistique descriptive, tests, analyse de variance, régression ou encore analyse en composantes principales sont présentés sous forme d'exemples traités à l'aide des logiciels Excel, XLSTAT, SAS, JMP IN et R.
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Thérèse PHAN : Professeur agrégée - École Centrale Paris
INTRODUCTION
Les outils informatiques mis à la disposition des ingénieurs ont permis un essor considérable des études statistiques. Les tailles d'échantillons, le nombre de variables observées, la précision des observations ne sont plus un frein à l'utilisation des méthodes statistiques complexes. Des logiciels dédiés aux statistiques ont été développés durant les dernières décennies ; d'autres, à cible plus générale, ont été enrichis de fonctions statistiques. Le présent article vise à mettre en relief leurs fonctionnalités de base au travers d'exemples.
Tout utilisateur est confronté à une logique commerciale : pour les particuliers, le budget est souvent limitatif alors que, pour un cadre d'entreprise, les choix de l'entreprise / organisation sont souvent normatifs. Dans cet esprit, les logiciels utilisés pour illustrer les exemples pratiques ont été retenus en fonction de leur appartenance à l'une des différentes familles ressortissant de ce prisme, sans préjuger d'une quelconque prééminence par rapport aux autres membres de sa famille :
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Excel : à disposition de toute suite MS-Office (sous Windows ou MacOS), il a ouvert la voie à différents compléments, tel XLSTAT, commercialisés séparément, qui proposent des bibliothèques de « macros » Excel, dédiées aux statistiques : ces compléments demeurent dépendants des stratégies de l'éditeur d'Excel ;
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SAS : logiciel précurseur très complet, il fait référence auprès de nombreux statisticiens, même s'ils en utilisent d'autres ;
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JMP IN : version « grand public » de SAS, il s'est placé en concurrence frontale avec des produits d'excellente facture conçus pour PC pendant que SAS régnait sur les grands systèmes (Statistica, StatLab, StatView, SPSS, Systat…) ;
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la famille « Open source », représentée par le logiciel R, associée avec la gratuité d'utilisation des logiciels (licence GNU) et la collégialité de leur évolution ;
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enfin, n'ont pas été pris en considération, pour le présent article, les développements « locaux », réalisés dans le cadre d'organisations ou de particuliers. Nous pouvons ainsi citer le logiciel gratuit de modélisation des résultats d’étalonnage M-CARE, mis au point par le Collège français de métrologie.
La présentation des fonctionnalités de ces différents logiciels se concentre sur :
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les fonctions de base ;
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les tests d’ajustement et de comparaison ;
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l'analyse de variance à simple et à double entrée ;
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l'analyse de régression ;
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l’analyse en composantes principales.
VERSIONS
- Version archivée 1 de sept. 2006 par Thérèse PHAN
DOI (Digital Object Identifier)
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3. Tests statistiques
3.1 Tests d’ajustement
Il est fréquent qu’en statistique on se pose le problème de savoir si une série de données peut être considérée comme pouvant être ajustée à une loi de probabilité déterminée. Cela permet de modéliser le phénomène étudié.
Majoritairement, le test du khi-deux est utilisé pour tester la modélisation par une loi discrète telle que la loi uniforme, la loi binomiale ou la loi de Poisson…
Pour tester la modélisation par une loi continue, comme la loi normale ou la loi exponentielle…, on utilise le test de Kolmogorov-Smirnov ou le test de Shapiro.
HAUT DE PAGE3.1.1 Exemple de test d’ajustement par XLSTAT
Reprenons les données du tableau 1. On peut raisonnablement penser, en examinant l’histogramme, que ces 200 données peuvent être extraites de la loi normale dont la moyenne et l’écart type seraient ceux de l’échantillon.
On va donc tester cette modélisation.
L’hypothèse nulle est celle de l’adéquation du modèle proposé aux données et l’hypothèse alternative celle du refus de cette adéquation ; on prend usuellement un risque de 5 % de rejeter l’hypothèse nulle alors qu’elle est vraie.
Dans XLSTAT, on va dans l’onglet « tester une hypothèse », puis dans « tests non paramétriques » et enfin dans « Ajustement d’une loi de probabilité ». On sélectionne les données puis dans « choix de la distribution » on clique sur « loi normale ». XLSTAT utilise systématiquement moyenne et écart type de la série de données comme paramètres de la loi (figure 24).
La variable D du test est calculée et XLSTAT affiche la p-value, probabilité que la variable du test dépasse D (figure 25).
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Tests statistiques
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - PHAN (T.), ROWENCZYK (J.-P.) - « Statistique et Probabilités » - Éditions Dunod (exercices et Problèmes, sciences sup) (2007).
-
(2) - POIRIER (J.) - « Analyse de la variance et de la régression, Plans d'expérience » - Éditions Techniques de l'ingénieur vol R 260 (1993).
-
(3) - SAPORTA (G.) - « Probabilités, Analyse des données et Statistique » - Éditions Technip (1990).
-
(4) - VEYSSEYRE (R.) - « Statistique et Probabilités pour l'ingénieur » - Éditions Dunod (l'Usine Nouvelle) (2001).
-
(5) - * - « Aide mémoire statistique », Éditions CISIA-CERESTA (1995).
-
(6) - * - SAS...
ANNEXES
EXCEL : distributeurs Microsoft
SAS : SAS France, Domaine de Grégy, BP 5 – 77166 Grégy-sur-Yerres
JMP : voir SAS
R : logiciel « freeware » en distribution sur Internet
HAUT DE PAGE
SAS :
États-Unis
France
http://www.sas.com/offices/europe/france/
R :
The R Project for Statistical Computing
JMP :
États-Unis
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