par
Jean-Jacques Droesbeke, Gilbert Saporta
et Christine Thomas-Agnan.

Éditions TECHNIP, janvier 2015,

210 p. en 16 x 24, prix : 35€

ISBN : 978-2-7108-1149-7

Suivant une tradition remontant à 1984, cet
ouvrage collectif rassemble dix contributions
aux journées organisées en 2012 par la
Société Française de Statistique pour la quinzième
fois, avec comme objectif d’explorer
un domaine particulier de la statistique et de
publier un ouvrage destiné non seulement
aux participants de ces journées mais aussi à
la communauté des utilisateurs et des enseignants
intéressés par le thème retenu.

En statistique, descriptive ou inférentielle,
une méthode est robuste si elle reste valide
pour de petites déviations du modèle. S’il en
est ainsi, on peut décrire et synthétiser le
comportement de la majorité des observations
et détecter celles qui sont aberrantes.

Les dix chapitres déclinent cette entrée pour
l’ensemble des méthodes statistiques :

• 1. La médiane et ses petits frères : une croissance
  difficile malgré leur robustesse : Jean-
  Jacques Droesbeke, Gilbert Saporta et
  Christine Thomas-Agnan
• 2. Mesures de robustesse : Christophe Croux,
  Catherine Dehon et Anne -Ruiz-Gazen
• 3. Analyse multivariée : Christophe Croux et
  Gentiane Haesbroeck
• 4. Analyse en composantes principales
  robuste, application à la problématique des
  classements d’universités : Catherine Dehon
• 5. Classification robuste : Christel Ruwet et
  Gentiane Haesbroeck
• 6. Régression linéaire robuste : Eva Cantoni
  et Catherine Dehon
• 7. Le modèle linéaire généralisé (GLM)
  robuste : William Aeberhard et Eva Cantoni
• 8. Régularisation robuste de matrices de
  variances-covariances : Gentiane
  Haesbroeck
• 9. Mesures d’influence et robustesse en sondages
   : Jean-François Beaumont, David
  Haziza et Anne Ruiz-Gazen
• 10. Détection graphique de valeurs atypiques
  pour donnés dépendantes : Anne -Ruiz-
  Gazen

Les 200 ouvrages que cite la bibliographie
permettent de se plonger dans l’histoire de la
statistique du XVIIe siècle à nos jours.

La contribution de plusieurs auteurs à un
même chapitre et celle d’un même auteur à
plusieurs chapitres assurent l’unité et la
cohérence de l’ensemble.

Les exemples utilisant des données réelles
sont empruntés aux domaines les plus
variés : géodésie, publications scientifiques,
groupements d’étoiles, classement des universités,
éruptions de geyser, créativité versus
originalité des enfants, psychologie expérimentale,
choix de l’allaitement, sondages,
logements vacants, conflits africains, délits
sur les propriétés et sur les personnes. Les
méthodes utilisent les librairies du logiciel R.

Un ouvrage très clair et très complet, illustré
par de nombreux graphiques, qui peut se lire
soit globalement pour voir ce qu’apporte la
prise en compte de la robustesse, soit chapitre
par chapitre si on veut entrer dans le
détail des calculs autour d’une application.