Ronald Fisher Versus Jerzy Neyman ou le dilemme du statisticien
par P. Reynaud-Bouret
Les statistiques telles que nous les connaissons actuellement, et en particulier la notion de test, ont vu le jour dans les années 1920-1930 sous l’impulsion de Sir Ronald Fisher. Mais, assez rapidement, une formalisation mathématique plus poussée est née grâce en particulier à Jerzy Neyman. Les deux hommes ne s’entendaient pas et leur lutte, assez corsée, a aussi façonné durablement la manière dont les statistiques sont enseignées. Leurs deux approches sont assez différentes et posent des questions de philosophie très intéressantes sur le rapport des mathématiques au monde, et sur comment les résultats mathématiques peuvent être utilisés par des non mathématiciens.
Pour mieux comprendre le cœur du combat, la conférencière redéfinira (avec des exemples concrets) les notions de tests statistiques et de p-valeur.
Jerzy Neyman & Egon Sharp Pearson, "On the problem of the most efficient tests of statistical hypotheses" [Philos. Trans. Roy. Soc. London A231 (1933), 289–337].
Patricia Reynaud-Bouret
Directrice de recherche CNRS au laboratoire de mathématiques du Laboratoire J-A Dieudonné (LJAD / CNRS Université Côte d'Azur), Patricia Reynaud-Bouret est à la tête de l’équipe probabilités et statistiques. Ses travaux portent sur la modélisation, la simulation, et l’analyse de données pour les neurosciences et la cognition. Elle a fondé l’Institut interdisciplinaire « Neuromod » d’Université Côte d'Azur en 2020. Cet institut vise à promouvoir la modélisation comme approche d’intégration des mécanismes du cerveau et des fonctions cognitives. « Neuromod » s’appuie sur les forces vives et interdisciplinaires présentes à Université Côte d’Azur en particulier, neuroscience, psychologie, et modélisation mathématique. Elle a reçu le prix Pierre Faurre de l’académie des sciences en 2020 et la médaille d'argent du CNRS en mathématiques en 2021, pour ses travaux travaux interdisciplinaires, en particulier en statistiques des processus de Hawkes, et leurs applications en neuroscience.
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