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Intéressant. Je suis d'accord avec toutes les propositions de la royal statistical society, mais surtout les deux suivantes:
* Champion basic training in data handling and statistics for politicians, policymakers and other professionals working in public services
* Prepare for the data economy by skilling up the nation.
Le rapport m'a l'air intéressant. À lire.
* Champion basic training in data handling and statistics for politicians, policymakers and other professionals working in public services
* Prepare for the data economy by skilling up the nation.
Le rapport m'a l'air intéressant. À lire.
Framasoft se lance dans la publication de livres électroniques... à suivre.
Ah bon. J'avais déjà entendu critiquer "par contre", mais je ne savais pas pourquoi. Ce n'est pas correct... Mais ça ne fait pas l'unanimité.
Après mon "au final" remplacé par "en définitive", voila-t-y pas que mon par contre est remplacé par "en revanche". Bon.
D'accord.
Après mon "au final" remplacé par "en définitive", voila-t-y pas que mon par contre est remplacé par "en revanche". Bon.
D'accord.
Belle vidéo
Intéressant. On a tendance à s'imaginer que Pluton est tellement éloigné que le soleil ne doit apparaître que comme une étoile comme les autres, à peine un peu plus brillante, et que du coup la surface doit être dans le noir complet. Ce projet participatif de la NASA permet de prendre conscience que non, le soleil est encore bien brillant, même à cette distance. On peut calculer l'heure à laquelle la luminosité là où on habite sera similaire à celle observée sur Pluton à midi. Sur Paris aujourd'hui, c'est à 22H00, juste après le coucher du soleil. C'est surprenant, de voir à quel point ça reste encore bien lumineux...
Il y a des photos sur le site qui permettent de bien se rendre compte.
Il y a des photos sur le site qui permettent de bien se rendre compte.
Une biche qui défend son petit contre un loup (via Nirmala)
Une visualisation des déplacements des pièces aux échecs basés sur 2.2 millions de parties. Rigolo
aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaahh!
Tout s'explique! feignant n'est pas une déformation de fainéant, mais le participe présent du verbe feindre!
Le fainéant ne fait rien, le feignant fait semblant de travailler.
Tout s'explique! feignant n'est pas une déformation de fainéant, mais le participe présent du verbe feindre!
Le fainéant ne fait rien, le feignant fait semblant de travailler.
Marrant
(via le hollandais volant)
(via le hollandais volant)
marrant
Calculer le jour de la semaine pour n'importe quelle date (via le hollandais volant).
Très très bon article sur le big data, qui colle assez avec ce que j'ai pu lire par ailleurs. Ici, l'application considérée, ce sont les sciences sociales, mais ça colle avec ce que j'avais lu ailleurs.
Cool, dès que ça sort, je nous inscris.
Tiens, ce serait une bonne occasion de voir ce que sont ces MOOC... Le cours a l'air pas mal. Bon j'ai jusqu'à fin septembre pour décider.
Tiens ça m'intéresse ça... faudrait que je prenne le temps de lire ce bouquin...
Via Mathieu.
À noter, yen a plein d'autres ici: http://www.chrd.lyon.fr/chrd/sections/fr/pages_fantomes/collections/affiches/
À noter, yen a plein d'autres ici: http://www.chrd.lyon.fr/chrd/sections/fr/pages_fantomes/collections/affiches/
Il vaut mieux chier accroupi que assis, c'est meilleur pour la santé.
Très intéressant: les structures organisationnelles prennent le pouvoir dans toute organisation. Ceux qui bossent à atteindre les objectifs de l'organisation seront toujours dirigés par ceux qui vont prendre en charge l'organisation.
Un bon scientifique doit savoir dire "je ne sais pas"...
Intéressant. Le statisticien est interviewé sur le plantage des sondages pré-élections en GB, et on lui pose une question de sociologie (les sondages influent-ils sur le vote des gens), il ne sait pas répondre, s'embrouille, patauge et essaie de revenir dans son domaine de compétence. Après coup, il réfléchit et écrit cet article. Il note que dans ce type d'interview, il y a un patron général: "The common factor is this: the interviewer wants to turn the discussion either to:
* the effect the numbers have on people, or
* why people affect the numbers.
I cannot criticise them - it is entirely understandable that they are interested in the human story around the stats, and it probably reflects what the audience would ask. But all this is generally outside the expertise of the statistician. It doesn’t seem fair: astronomers don't expect to be asked about the effect their discoveries might have on people. But we statisticians clearly have to be ready."
Deux stratégies alors: (i) to have done your homework and spent some time examining the human context of the numbers, and at least be ready to summarise what social scientists have said about people’s behaviour. (...) (ii) to not only be ready for the question that you are not qualified to answer, but to positively welcome it. It gives a chance to explain that (to parody an old cliché) science means not having to say you know. It is OK not to have opinions about things until you have studied the evidence, and even then the conclusions may not be clear.
Edit: le statisticien en question est David Spiegelhalter.
* the effect the numbers have on people, or
* why people affect the numbers.
I cannot criticise them - it is entirely understandable that they are interested in the human story around the stats, and it probably reflects what the audience would ask. But all this is generally outside the expertise of the statistician. It doesn’t seem fair: astronomers don't expect to be asked about the effect their discoveries might have on people. But we statisticians clearly have to be ready."
Deux stratégies alors: (i) to have done your homework and spent some time examining the human context of the numbers, and at least be ready to summarise what social scientists have said about people’s behaviour. (...) (ii) to not only be ready for the question that you are not qualified to answer, but to positively welcome it. It gives a chance to explain that (to parody an old cliché) science means not having to say you know. It is OK not to have opinions about things until you have studied the evidence, and even then the conclusions may not be clear.
Edit: le statisticien en question est David Spiegelhalter.