On a tous des secrets plus ou moins difficiles à révéler… Enfin, quand je dis secret c’est un bien grand mot (c’est un peu au sens que pourrait utiliser ma fille quand elle me dit “papa j’ai un secret: ce midi, j’ai mangé deux fois du dessert“). Par exemple, quand un collègue me dit “tu pourrais m’envoyer les transparents de ta présentation“, et que je dois lui répondre “tu sais, ils sont sur mon blog“: je dévoile un faux secret… Oui, tous les profs qui tiennent un blog en parlent un jour ou l’autre: avouer à des collègues qu’on tient un blog, c’est un secret que l’on révèle encore péniblement… Péniblement n’est peut être pas le mot car si une fois sur deux cela provoque une espèce de réaction condescendante, une fois sur deux cela permet au contraire d’entamer des discussions intéressantes car les interlocuteurs peuvent être curieux…
Non, en l’occurrence, je pensais plutôt aux conversations que j’ai au moins une fois par semaine, quand il faut récupérer un enfant chez un(e) ami(e) à lui (ou à elle). On discute alors avec les parents, et invariablement arrive la question “et vous faites quoi dans la vie ?”. J’aimerais bien pouvoir dire “je suis astronaute” ou “je suis constructeur de robots” ou “je suis dompteur de lions”, enfin un truc qui fait rêver. Mais non, je dois me contenter d’un “je suis prof de maths“. “Pardon?”. “Je suis prof de maths“. “Ahhhhhhh“. Oui, il y a toujours une espèce de déception que je peux lire dans le regard qui commence soudain à se dérober, comme gêné (genre il aurait espéré “je suis chirurgien cardiaque, et j’ai encore sauvé deux enfants de la mort aujourd’hui“, qui aurait donné lieu à un autre type de “ahhhhhhh”). Et là, arrive inéluctablement une phrase qui me place dans l’embarrât: au choix “moi j’ai jamais rien compris aux chiffres” ou “ben vous devez aimer les chiffres alors“…
Et là j’avoue que je ne sais jamais quoi dire… Je pourrais le prendre à la rigolade genre “oui, mais pas tous. Genre 37 je ne l’aime pas du tout“, mais le fait est que je n’aime pas le chiffres ! C’est d’ailleurs troublant que mathématique soit associé dans l’imaginaire populaire à calculs ou arithmétique. Au XVIIIème siècle, les gens qui faisaient des mathématiques étaient des géomètres. Et, en fait je préférerais qu’on me dise “ben vous devez aimer les dessins alors”… Ou à la rigueur des lettres, car si on regarde deux minutes le blog, mes papiers ou mes notes de cours, on voit des nombres d’accidents qui s’appellent
, des coûts qui s’appellent
, des tailles des gens qui s’appellent
, des choses inconnues qui s’appellent
ou
suivant le problème… bref, j’aime les lettres mais surtout pas les chiffres (sauf peut être quelques uns, je ne tiens pas à me brouiller avec tout le monde) !
Je me faisais cette réflexion ce matin, en lisant l’histoire d’une autre monsieur qui était accusé d’être fâché avec les chiffres, ici

Car il était annoncé que « les deux tiers des échecs scolaires, c’est l’échec d’enfants d’immigrés ». Loin de moi l’idée de commenter l’utilisation de ces chiffres, surtout que je pense que ce monsieur et moi n’avons en commun que le fait d’être tous deux fâchés avec les chiffres. A la lecture de l’article, nous explique ensuite que “la France compte 13% d’élèves de familles immigrées, soit 87% d’élèves de familles autochtones” selon des sources OCDE. On nous montre alors un graphique expliquant que “18% (des 87%) des enfants d’autochtones et 38% des enfants d’immigrés sont sous le niveau 2 qui correspond, selon le ministre, à une situation d’échec scolaire.”

Vient alors une explication “la France compte donc 15,7% (18% de 87%) d’enfants de 15 ans issus de familles autochtones sous le niveau 2 et 4,9% d’enfants de 15 ans issus de familles immigrés (38% de 13%) sous le niveau 2. Donc sur les 20,6% de « sous-niveau 2 » nous n’avons pas deux tiers mais plutôt un quart d’enfants d’immigrés.”

Je sais pas vous, mais c’était au réveil, j’avais encore mon café dans la main, et je relisais cette phrase sans rien comprendre… et j’avais beau relire, impossible de comprendre qui disait n’importe quoi… Car personnellement, tant qu’on n’utilise pas un peu de formalisme, je suis perdu…
On peut par exemple faire un dessin… j’ai toute ma population schématisée par le grand rectangle. Dedans j’ai mes “enfant d’immigré” en rouge et “d’autochtones” en vert, et les enfants en échec en bleu, et ceux qui ne le sont pas en violet. Et la question c’est: au sein de la population bleue, quelle est la proportion qui sontbleu et rouge (qui est en jaune en bas à droite) ?
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Si on note
le fait d’être en échec scolaire (population bleue) et
le fait d’être “enfant d’immigré” (population rouge, je ne discuterais pas la définition, mais les calculs), et que l’on suppose que
ce sont les enfants “d’autochtones” (population verte), alors on cherche
, et le monsieur prétend que ça doit être 2/3.
Bon, on sait que
et
, et que
et
.
Lançons nous dans les calculs: d’après la formule de Bayes,

L’astuce est de noter que

d’où la formule

et ici tout est connu… on a alors

Aussi on retrouve les 24% évoqués dans l’article…
Ce qui est bien quand on formalise, c’est que l’on est certain des chiffres qu’on avance… mais aussi, cela permettrait d’aller plus loin (conditionnellement aux chiffres à notre disposition…). Par exemple, on peut faire un tableau de contingence. On connaît les probabilités marginales


(on a fait le calcul au dessus pour écrire le dénominateur)
contenant les probabilités jointes,




Bref, on pourrait alors faire des tests du chi-deux si on savait sur combien d’élèves les tests ont été fait pour avoir de tels chiffres…
> M=matrix(c(.38*.13,.18*.87, + (1-.38)*.13,(1-.18)*.87),2,2) > n=1000 > f=function(n){chisq.test(n*M)$p.value} > F=Vectorize(f) > P=seq(10,1000,by=10) > plot(P,F(P),type="l",ylim=c(0,.4)) > abline(h=.05,lty=2)
i.e. on a graphiquement en fonction de la taille de l’échantillon (en abscisse) la p-value (en ordonnée) du test d’indépendance du chi-deux.

Autrement dit, sauf si ces statistiques sont tirés d’un échantillon de 200 élèves, on rejette l’hypothèse d’indépendance entre les résultats scolaires et l’origine des élèves. Mais j’avais dit que je ne commenterais pas…
Bref, mon point est qu’il me semble qu’en formalisant un peu, au lieu de s’embrouiller dans un discours rempli de chiffres, on fait moins d’erreurs.



premiers essais (qui servent d’étalonnage),
fois j’ai réussi ma crêpe, et
fois, je l’ai ratée (trop de trous, trop irrégulière, trop cuite, que sais-je encore). Mon a priori sur la probabilité de ne pas avoir de chance (et de rater ma crêpe) est
. Supposons que la probabilité de réussir à l’instant
(on commence à compter après les 
est le nombre de succès. En particulier
. On retrouve ici le fait que plus j’en ai raté, plus j’ai de chances de rater les prochaines… c’est la mauvaise main en quelque sorte.
. Autrement dit, sur mes deux premiers essais (qui ne servent qu’à étalonner), j’ai raté et réussi une fois. Juste avant l’instant 1, j’ai deux possibilité: réussir ou rater, avec la probabilité
. I.e.








. Qui est la même probabilité que d’avoir 1 réussite, ou 99 !
la variable indicatrice correspondant à une réussite ou un succès au
ème essai (avec probabilité
). D’un point de vu bayésien, la loi conjuguée de la loi binomiale (on va compter les réussites sur n essais) est une loi Beta. Rappelons que la loi Beta
a pour densité
, et que l’espérance de cette variable est
, i.e.
. Donc cette modélisation devrait parfaitement convenir à notre problème. Ce qui est intéressant, c’est que comme on travaille avec la loi conjuguée, la loi ex post est encore une loi Beta. Autrement dit, ici, si je suppose que
suit a priori une loi Beta
, alors la loi a posteriori de
est une loi
(c’est ce que l’on avait vu 
, et
.






















e la pizza en deux (cf figure ci-contre, avec un côté en bleu pour mon fils, et un en rouge pour ma fille, histoire de simplifier un peu). Mais comme me l’a fait noté mon fils, si mon couteau ne passe pas par le centre de la pizza (on va dire le centre du cercle parce qu’il va falloir faire des maths… pour les recettes de cuisine, il faut changer de site, genre 










of binary responses, i.e.
with
taking values 1 or 2. Assume that probability
can be function of some covariates.
such that
if
is lower than a given threshold, and 1 otherwise.
is a Gaussian random vector. This assumption can be used to derive the likelihood of a sample
.










My son would be extremely proud if I tell him I can spend hours building robots. Well, my robots are not as fancy as Dr Tenma’s, but they usually do what I ask them to do. For instance, it is extremely simple to build a robot with R, to extract data from websites. I have mentioned it 

I am not a big fan of those ceremonies, where some actors pretend that they are extremely happy to be there, and then some win a trophy, some don’t, and those who win start to cry, and those who did not get a trophy try to pretend that they are not affected, etc. The other reason is that, since I have several kids, I do not go to see the movies that often (I mean apart from Shrek, Toy Story… Harry Potter is probably the only movie I’ve seen with real actors – or at least human actors).



