Logiciels de statistique - Exemples et applications

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Logiciels de statistique - Exemples et applications

Auteur(s) : Thérèse PHAN

Relu et validé le 21 juillet 2021 | Read in english

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RÉSUMÉ

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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AUTEUR(S)

 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 :

  • 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 ;

  • SAS : logiciel précurseur très complet, il fait référence auprès de nombreux statisticiens, même s'ils en utilisent d'autres ;

  • 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…) ;

  • 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 ;

  • 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 :

  • les fonctions de base ;

  • les tests d’ajustement et de comparaison ;

  • l'analyse de variance à simple et à double entrée ;

  • l'analyse de régression ;

  • l’analyse en composantes...

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https://doi.org/10.51257/a-v2-r272

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