Cause et effet et l'usage des statistiques

Bonjour. Certaines statistiques sont depuis toujours vouées à répondre à une demande "spéciale" d'un syndicat ou d'un groupe déterminé (par lobbying) d'entreprises et parfois par un gouv. Elles produisent donc des statistiques basées sur d'autres statistiques, un véritable "melting pot" où le but est prédéterminé à servir qu'un groupe limité de citoyens. Elles sont sur le point de devenir aussi accablantes et dénudées d'impartialité que les sondages. Celles-ci ne sont en fait que des outils de propagande. Merci et bonne journée.

Permettez. Il n'y a peut-être pas de relation entre le pétrole et la bourse mais il y en a une maudite entre le pétrole et le portefeuille des consommateurs !

Bonjour. Lorsque vous dites que "la hausse boursière est signe que l’économie reprend". Es-ce aussi possible que les entreprises ont tout simplement de meilleur bilan ou es-ce que ceci n'a rien a voir avec la reprise économique. Beaucopu d'entreprises n'ont pas augmenté leurs revenus mais leur équité est meilleur. Merci et bonne journée.

J'ajouterai une autre possiblité de lien de causalité qui échaperait à une analyse de correlation et qui s'appliquarait très bien au cas du pétrole. Imaginons 3 variables aléatoires : A et B de type binaires (0 ou 1) uniformément distribuées. La troisième variable C serait le bit de parité (ou le ou exclusif). A et C sont statistiquement indépendants (donc correlation nulle, mais C est pourtant totalement déterminé par A et B. Le pétrole pourrait donc fortement déterminer le cours des actions, mais avec des impacts différents selon l'état d'autres paramètres économiques.

On aurait probablement une corrélation si on regardait la bourse canadienne et le $ candien avec le pétrole. Comme vous dite, c,est une autre affaire pour ce qui est du marché américain puisque plus vaste, diversifié. SB

Ce qui est vrai c'est que 2 variables indépendantes ont une correlation nulle. Comme vous le signalez, elles peuvent ne pas être indépendante sans qu'il y ait un lien de causalité. Mais un coefficient de correlation nul ne veut pas dire qu'il n'y a das de lien de cause à effet! Permier exemple (http://fr.wikipedia.org/wiki/Corr%C3%A9lation_%28statistiques%29) : Supposons que la variable aléatoire X soit uniformément distribuée sur l'intervalle [-1;1], et que Y = X2 ; alors Y est complètement déterminée par X, de sorte que X et Y ne sont pas indépendants, mais leur corrélation vaut 0. Pire, même des calculs de correlation de type non linéaire ne prouve pas l'abcence de lien de causalité pour des fonction en fonction du temps. Imaginons une fonction F un bruit blanc, et une fonction G déterminée par G(t) = F(t-1). F(t) et G(t) sont statistiquement indépendants, mais G est pourtant totalement déterminé par F... Attention aux conclusions hatives!