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Titre : Statistique et Société. Vol. 8. N° 2. p. 9-31. Une expérience ludique de capture-marquage-recapture pour l'initiation au raisonnement probabiliste indispensable au statisticien-modélisateur.
English title: A playful experience of capture-mark-recapture for initiation to probabilistic reasoning indispensable to the apprentice-statistician.
Editeur : Société Française de Statistique (SFdS) Paris, 2020
Format : A4, p. 9-31 Bibliogr. p. 20-21
ISSN : 2269-0271
Type : article de périodique ou revue Langue : Français Support : papier
Public visé : chercheur, enseignant, formateur Niveau Niveau scolaire visé par l'article : lycée, terminale, licence Age : 17, 18, 19, 20
Classification : A34Revues, article de revue, article sur un site internet
Lycée A35Revues, article de revue, article sur un site internet
Enseignement supérieur A39Revues, article de revue, article sur un site internet
Formation à l'enseignement, initiale et continue. K74Estimation, statistique inférentielle (méthodes paramétriques et non-paramétriques, biais, robustesse, approche bayésienne, méthodologie et fondements)
Lycée K75Estimation, statistique inférentielle (méthodes paramétriques et non-paramétriques, biais, robustesse, approche bayésienne, méthodologie et fondements)
Enseignement supérieur K79Estimation, statistique inférentielle (méthodes paramétriques et non-paramétriques, biais, robustesse, approche bayésienne, méthodologie et fondements)
Formation à l'enseignement, initiale et continue.
Les méthodes de capture-marquage-recapture sont des méthodes astucieuses d'échantillonnage peu invasives pour évaluer le nombre d'individus dans une population. Utilisées principalement en écologie, elles trouvent aussi des applications de portée bien plus large pour des enquêtes discrètes dans divers domaines. Du point de vue de la pédagogie, elles permettent d'illustrer de façon simple, pratique et vivante de nombreux points clés du raisonnement probabiliste indispensables au statisticien-modélisateur. A l'aide d'une expérience ludique facile à effectuer en salle avec des gommettes, des haricots secs, une cuillère à soupe et un saladier, nous montrons comment aborder de façon simple et intéressante les points-clés suivants dans le cadre d'un problème d'estimation de la taille inconnue d'une population :
-les ingrédients de base du problème de statistique inférentielle considéré, en particulier, inconnues versus observables ;
-la construction d'un modèle probabiliste/stochastique possible, fondé sur l'assemblage de plusieurs briques binomiales élémentaires, ainsi que les différentes décompositions possibles de la vraisemblance associée ;-la recherche d'estimateurs, leur étude théorique ainsi que la comparaison de leurs propriétés mathématiques par simulation numérique ;
- les différences opérationnelles majeures entre approches statistiques fréquentielle et bayésienne. Cette expérience permet également d'illustrer en quoi le travail d'un statisticien-modélisateur ressemble bien souvent à celui d'un enquêteur de police...
Notes :
Une version texte intégral est en téléchargement sur le site https://hal.science/hal-02634655
Mots clés :
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