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4 juin 2021
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Mots-clés
COVID-19 extrapolations statistiques stochastique distributions gaussiennes recommandations COVID-19 statistical extrapolation randomness Gaussian distributions recommendationsSujets proches
Statistical data Cases, clinical reports, statistics Apriori Données statistiques AprioriCiter ce document
Éric Brian, « “Flatten the Curve!” But Which Curve? », Histoire & mesure, ID : 10.4000/histoiremesure.13544
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Résumé
Cet article examine une expression non fondée qui a circulé dans la littérature relative à la pandémie de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) : « aplatir la courbe ». Cela appelle une réflexion sur la formation de longue durée du raisonnement statistique relatif à la dispersion de l’incertitude. Une esquisse de sa formation sur deux siècles est proposée. Les extrapolations des distributions gaussiennes sont discutées. Ce type de modélisations statistiques aux a priori trompeurs est analysé et quelques alternatives rigoureuses sont proposées pour le calcul et pour des recommandations.
