NOTE COMPLEMENTAIRE SUR LA FORMALISATION 
( Cette note s'adresse  à ceux qui ont déjà fait de la "statistique mathématique")

Formalisation  vs approche matricielle
Dans la ligne de l'idéologie quantitativiste,  l'approche matricielle,  actuellement dominante en statistique,  ne connaît, pour caractériser et étudier les procédures statistiques,  que  les manipulations matricielles (opérations sur les tableaux de nombres).  Si  les formulations matricielles  peuvent fournir une  sténographie utile  pour résumer les algorithmes des procédures, l'usage exclusif du calcul matriciel  n'est pas assez puissant pour prendre en compte toutes les structures pertinentes;  ce qui rend les développements  particulièrement abscons voire  incomplets, même dans les sentiers les plus battus de la statistique, comme la régression. En Analyse Géométrique des Données,  la "présentation matricielle"  de l'Analyse des Correspondances  a abouti à  la dégradation de la méthode.  Voir   Benzécri  & al (1973, p.58) ; et  Le Roux & Rouanet  (2004, p. 9 et 449).
  
Critique de l'approche  matricielle
S'il me  fallait fournir  un seul  "exemple concret"  des insuffisances  de l'approche matricielle, je  donnerais l'exemple d'un  plan d'expérience de complexité modérée. Voici donc comment  le plan d'expérience (très usuel)  "sujets S emboîtés dans le croisement de deux facteurs A et B " se présente dans    Kendall & Stuart (la "somme" de la statistique académique).

















La formalisation  des plans d'expérience renvoie  naturellement aux structures ensemblistes..Dans la notation ensembliste que nous avons mise en oeuvre dans nos logiciels  (VAR3, EyeLID),  ce plan est noté S<A*B>. Cf. Analyse de  Variance et Données Structurées
L'approche matricielle, au lieu de dégager les structures ensemblistes, les "traduit"  à coup de  "matrices en (0,1)". Des ouvrages entiers sont consacrés aux  "propriétés des matrices en (0,1)", lesquelles sont en réalité des propriétés d'algèbre ensembliste,  qui se traduisent très malaisément  en langage  matriciel.
Nous laissons au lecteur le soin d'imaginer la représentation matricielle  des plans plus complexes, par exemple du plan  "sujets S emboîtés dans le croisement de deux facteurs A et B  et croisés avec deux autres facteurs" C et D, C étant emboîté dans D: plan  que nous notons  S<A*B>*C<D>...
Ecoutons maintenant  Dieudonné (1964), prince des  mathématiques:  "Il n'y a sans doute pas de théorie plus universellement utilisée en Mathématique que l'Algèbre linéaire; il n'y en a presque pas non plus qui soit plus élémentaire, bien que des générations de professeurs  et de faiseurs de manuels  se soient ingéniés à la compliquer à plaisir par de ridicules calculs de matrices... On peut bien entendu traduire dans le langage des matrices la plupart des résultats énoncés précédemment   pour les applications linéaires;  il y a presque toujours avantage, en pratique, lorsqu'il s'agit d'un problème de calcul  de matrices, à revenir à leur interprétation par des applications linéaires,  beaucoup plus souple et commode."
L'algèbre linéaire fait toujours partie,  au moins en France, des  mathématiques enseignées dans les premiers cycles universitaires (dans les cours  de mathématiques).  Mais la  statistique  "mathématique"   ignore les avantages qu'elle pourrait  tirer de cet enseignement et reproduit la doxa matricielle.
Pour aller plus loin. Voir les fichiers FormalApproach.pdf et Shortcomings.pdf.

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