Bon, j'ai besoin de projeter des données en Méditerranée. Je stocke ici ce que j'ai pu trouver. La projection la plus utilisée pour la méditerranée (vue sur plein de sites internet, nations unies, FAO, etc.) semble être la projection "Lambert azimuthal equal area", décrite à la page suivante:

http://www.remotesensing.org/geotiff/proj_list/lambert_azimuthal_equal_area.html

Cette projection nécessite de définir la projection du point "central" sur la zone que l'on cherche à étudier. Dans une étude sur les impacts humains sur les écosystèmes marins (http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0079889), Micheli et al, financés par le NCEAS, utilisent la projection suivante (Chaîne proj4 à utiliser dans R):

"+proj=laea +lat_0=38 +lon_0=18 +x_0=0 +y_0=0 +datum=WGS84 +units=m +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0"

Source:
https://www.nceas.ucsb.edu/globalmarine/mediterranean

Un tour sur google maps indique que le point central est bien au milieu de la méditerranée (flèche verte):

http://huit.re/zw10DUVc

Edit: La projection recommandée pour l'Europe pour *l'analyse statistique et la représentation* (cf. ici: http://eusoils.jrc.ec.europa.eu/Projects/Alpsis/Docs/ref_grid_sh_proc_draft.pdf) est la même projection (utilisant l'ETRS89 comme datum, mais en pratique, la différence avec le wgs84 est négligeable, de l'ordre d'un demi-mètre, cf. ici: http://www.killetsoft.de/t_1009_e.htm). Le point central est ici 52°N et 10°E (voir page 29 du doc pdf précédent), ce qui donne une proj4string suivante:

"+proj=laea +lat_0=52 +lon_0=10 +x_0=0 +y_0=0 +datum=WGS84 +units=m +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0"

Suite au séminaire de la RSS de l'autre jour, ce résumé est paru. Rien de plus dans le résumé, mais tout l'évènement a été filmé. Faudra que je trouve un moment pour regarder ça...
Un jour...

Dans la série travail déclassifié de Turing pendant la seconde guerre mondiale.

Andrew Gelman sur le travail déclassifié de Turing concernant les probabilités. L'article de Turing a l'air ultra intéressant!

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.

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.

Une étude monstrueuse de réplication de résultats en psychologie: sur 100 études reproduites, 39 étaient reproductibles d'après des critères définis à priori (et 24 de plus si l'on oublie ces critères de significativité etc., et que l'on considère le message de chaque étude). Pas encore peer-reviewed, mais ça sortira dans science.
Entre 40 et 60% de reproductibilité, ça confirme un point déjà noté précédement: la moitié de la littérature scientifique est fausse...
Ça fait mal quand même...
À suivre

Un générateur de nombre aléatoire en ligne. De nombres vraiment aléatoires, basés sur un générateur physique, pas des nombres pseudo-aléatoires.
Et chose marrante, ya même un package R qui peut se connecter à ce service pour générer des vrais nombres aléatoires (package random).

M'a l'air intéressant. À lire