Robustifier nos analyses de données: un must!

Financiers, biologistes, psychologues, économistes ou chimistes,… tous utilisent des outils statistiques pour prédire, expliquer, modéliser, comprendre des processus spécifiques à leur domaine. Néanmoins, les résultats de toute analyse statistique, de la plus simple à la plus complexe, peuvent être fortement influencés, voire renversés, par la présence d’une seule valeur atypique. S’il est assez aisé de surmonter ce problème pour de simples ensembles de données, lorsque plusieurs caractéristiques sont mesurées simultanément, disposer de méthodes robustes nécessite l’emploi d’algorithmes alliant à la puissance actuelle de nos ordinateurs, des théorèmes mathématiques parfois vieux de plus de 50 ans.
A l’heure où on dispose de bases de données de plus en plus grandes mais de qualité inégale, il est indispensable que les praticiens se familiarisent avec les statistiques robustes afin de fiabiliser leurs conclusions.