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Juste parce que ça m'énerve et que j'en ai marre de passer des plombes à chaque fois à rechercher la ref, je la stocke ici une fois pour toutes:
Souvent, quand on fait un graphe représentant des quantités positives (pourcentages, proportion, etc.) on se reçoit de la part d'un référé un peu borné la critique que l'axe des Y doit impérativement inclure le 0, sinon "c'est de la triche". Et des fois, c'est même pire: pour des proportions, il est demandé à ce que les limites de l'axe soit 0/1.
Bon: mettons les choses au clair une fois pour toutes. Extrait de Cleveland, W.S. (1985). The Elements of graphing data, Wadworth advanced books and software.
P. 87 et suivantes, il indique:
"When the data are magnitudes, it is helpful to have zero included in the scale so we can see its value relative to the value of the data. But the need for zero is not so compelling that we should allow its inclusion to ruin the resolution of the data on the graph. (...) For graphical communication in science and technology /assume the viewer will look at the tick mark labels and understand them/. Were we not able to make this assumption, graphical communication would be far less useful. If zero can be included on a scale without wasting undue space, then it is reasonable to include it, but never at the expense of resolution."
(le slash indique l'italique)
Ça a le mérite d'être clair. Et Cleveland donne plusieurs exemples de ça. Le lecteur n'est pas un idiot: il lira les labels des axes. C'est un peu comme les diagramme en camemberts: on pourrit la représentation graphique juste pour pouvoir affirmer fièrement que les proportions somment à 1. Et on perd toutes les autres infos parce que l'œil humain est incapable de juger des surfaces.
Souvent, quand on fait un graphe représentant des quantités positives (pourcentages, proportion, etc.) on se reçoit de la part d'un référé un peu borné la critique que l'axe des Y doit impérativement inclure le 0, sinon "c'est de la triche". Et des fois, c'est même pire: pour des proportions, il est demandé à ce que les limites de l'axe soit 0/1.
Bon: mettons les choses au clair une fois pour toutes. Extrait de Cleveland, W.S. (1985). The Elements of graphing data, Wadworth advanced books and software.
P. 87 et suivantes, il indique:
"When the data are magnitudes, it is helpful to have zero included in the scale so we can see its value relative to the value of the data. But the need for zero is not so compelling that we should allow its inclusion to ruin the resolution of the data on the graph. (...) For graphical communication in science and technology /assume the viewer will look at the tick mark labels and understand them/. Were we not able to make this assumption, graphical communication would be far less useful. If zero can be included on a scale without wasting undue space, then it is reasonable to include it, but never at the expense of resolution."
(le slash indique l'italique)
Ça a le mérite d'être clair. Et Cleveland donne plusieurs exemples de ça. Le lecteur n'est pas un idiot: il lira les labels des axes. C'est un peu comme les diagramme en camemberts: on pourrit la représentation graphique juste pour pouvoir affirmer fièrement que les proportions somment à 1. Et on perd toutes les autres infos parce que l'œil humain est incapable de juger des surfaces.
Un groupe de chercheur travaillant sur l'interaction maths/environnement/écologie
La distribution statistique d'un range calculé sur un échantillon de n valeurs tirées d'une loi uniforme [0,1] est une loi beta (n-1,2)
Ya des points partouts... Même aux USA. Ya des américains convaincus que l'Ukraine est un état américain!!!
Pas possible, ça doit être une blague...
Pas possible, ça doit être une blague...
Article intéressant à deux titres: d'abord le graphe présenté est probablement le plus moche que j'ai jamais vu. Sinon, je savais pas que la Floride avait voté une loi qui autorise une personne que l'on menace (genre file moi ton portefeuille) à riposter, même de façon létale...
Ya des gens qui savent faire la pub de leur papier...
À lire donc.
À lire donc.
Who is allowed to cheat? I.J. Good and that after dinner comedy hour…. | Error Statistics Philosophy
À lire un jour...
Les papiers de stats incontournables
A lire un jour
Un livre intéressant?
A voir...
Ah bon, ya ce package de Martin Mächler sous R qui permet de faire des calculs en précision arbitraire. Bon ben je sais pas pourquoi je cherche ailleurs, ya vraiment tout sous R...
À trouver...
Le gars a développé une méthode de mesure de recouvrement de niche. Bon, le gars parle de niche fonctionnelle (version eltonienne), mais son approche doit pouvoir s'étendre aux niches grinelliennes. Il met son papier en accès libre. À lire...
Sur la mauvaise interprétation des P-values.
Et puisqu'on parle d'Andrew Gelman, ya ça aussi...
Des citations de Gelman sur les pratiques de la statistique.
J'aime bien
"People don't go around introducing you to their ex-wives", pour souligner le fait que normalement, on ne devrait pas passer son temps dans les papiers à expliquer quels modèles on a testé avant de sélectionner le modèle final.
Les coefficients significatifs avec un signe inattendu (genre négatif au lieu de positif) indiquent qu'une interaction manque.
Pour le reste, je lirai plus tard
J'aime bien
"People don't go around introducing you to their ex-wives", pour souligner le fait que normalement, on ne devrait pas passer son temps dans les papiers à expliquer quels modèles on a testé avant de sélectionner le modèle final.
Les coefficients significatifs avec un signe inattendu (genre négatif au lieu de positif) indiquent qu'une interaction manque.
Pour le reste, je lirai plus tard
Tiens? les auteurs proposent d'utiliser la commonality analysis pour se débarrasser des facteurs confondants en régression (sélection de variable)... Est-ce qu'ils réinventent le hierarchical partitionning ou est-ce qqc de nouveau?
À lire.
Un jour
À lire.
Un jour
À récupérer, et à lire
Faudrait que je prenne le temps de creuser c't'affaire. Pas mal de références fournies.