¨›&ÿÿÿÿWordMicrosoft WordûCourier New-  r¡ -ûÄÿ@Times New Roman-  2 ·¡ r r¡ 'ÿÿ 2 "¡ r r¡ 'ÿÿûˆÿ¼@Times New Roman-)2 <%¡ rSTATISTIQUE APPLIQUÉCPWP/CP/]WPWIIP/]WP 2 <Þ¡ rEP- 2 s. ¡ r -)2 '¡ rÀ LA GESTION ET AU MWPW]PCP/]WPPWWq2 ¡ rARKETINGWW]PP/W]- 2 E+ ¡ r û¦ÿ¼@Times New Roman-2 ß4 ¡ rIntroduction#2(-22(-2 2 ß¡ r 1ûÄÿ¼@Times New Roman-S2 õ0¡ r1. Critique de l’enseignement de la statistique.+ ! !!0!  ! 2 õ«¡ r -2 ` ¡ rDans la quasi+ 2 `Z¡ r-P2 `m.¡ rtotalité des programmes pédagogiques des BTS, //'%!/2 `¡ rDUT et des écoles de la ++%”2 Ëc[¡ rfilière commerce et gestion, une place importante est accordée aux méthodes de description ////’2 6cZ¡ ret de prévision de données statistiques commerciales ou financières. Ces méthodes sont gén//(/2 6 ¡ ré-V2 ¡c2¡ rralement enseignées par des professeurs de gestion/J2 ¡=*¡ r ou des professeurs de mathématiques, les //’2 cZ¡ rpremiers insistant sur leur aspect opérationnel et les seconds sur les techniques mathémat///2  ¡ ri-•2 wc\¡ rques mises en jeu. Cette double approche a pour effet un enseignement souvent mal équilibré./(// 2 w9 ¡ r 82 â¡ rEn outre, la bibliographie act%a2 âà9¡ ruellement disponible sur ce sujet n’a pas pris en compte //Ž2 McW¡ rla technologie moderne dans la démarche pédagogique et accorde une importance aux techn///2 M ¡ ri-’2 ¸cZ¡ rques de calcul que l’on peut considérer maintenant comme exagérée. Les exercices proposés ///"+2 # c¡ rdans la plupart des ov2 # `G¡ ruvrages disponibles ne se prêtent guère à une analyse critique des résu2 #  ¡ rl-%2 Ž c¡ rtats statistiques 2 Ž Ö¡ r |2 Ž åK¡ r: ils permettent d’apprendre à construire un histogramme, à calculer un coe///2 Ž  ¡ rf-’2 ù cZ¡ rficient de corrélation, etc. Inversement, ils ne sont pas d’un grand secours pour choisir /2 ù  ¡ rle ‘2 d cY¡ rnombre de classes d’un histogramme, rechercher les points aberrants dans une série de do///2 d  ¡ rn-˜2 Ï c^¡ rnées, ni pour interpréter correctement les représentations graphiques et les valeurs obtenues./ 2 Ï  ¡ r q2 : D¡ rLes étudiants non scientifiques reculent souvent devant tout dévelop"2 : Œ ¡ rpement mathém///2 :  ¡ ra-}2 ¥ cL¡ rtique, mais ont besoin de la statistique pour leur formation professionnelle// 2 ¥ Ä¡ r %2 ¥ Ó¡ ret leur activité ›2  c`¡ rfuture ; dès lors, il faut éviter toute formalisation mathématique superflue et insister sur la ///Y2 { c4¡ rdémarche de l’utilisateur (décrire, prévoir, explore/L2 { )+¡ rr, …), associer à chacune de ces démarches </•2 æ c\¡ rla méthode statistique adéquate, proposer des canevas de commentaires. C’est en multipliant ///(/”2 Q c[¡ rles exemples, en guidant de façon précise les étudiants dans l’étude des données et la réda/2 Q  ¡ rc-72 ¼ c¡ rtion des commentaires que l’o//j2 ¼ N?¡ rn aboutira à une utilisation raisonnable de la statistique appl2 ¼  ¡ ri-v2 'cG¡ rquée et à des interprétations correctes des résultats qu’elle produit.. 2 '·¡ r -/2 ’¡ r2. La démarche générale.( 0!! 2 ’˜¡ r -rr¡ ¡ qq    ppŸ Ÿ oož ž nn  mmœ œ ll› › kkš š jj™ ™  i i˜  ˜   h h—  —