NOTES DE LECTURE: EDMOND MALINVAUD Extraits de Malinvaud:  Méthodes statistiques de l'économétrie, chap. 2 Modèles économiques et induction statistique

 

1^er extrait : §9 : Problème de l’induction statistique, p. 62

« [Dans cet ouvrage], les grandeurs endogènes observées seront toujours considérées comme résultant d'un processus générateur  assimilable à un tirage aléatoire.» 

« Le modèle aléatoire est censé représenter le processus générateur des grandeurs étudiées. Ce point de vue s’impose quand les unités statistiques ne proviennent d’aucun tirage aléatoire, par exemple quand elles consistent  en une même collectivité observée pendant des années successives. Il s’impose aussi généralement dans l’analyse des résultats obtenus au cours d’enquêtes par sondage aléatoire ; car l’économètre ne cherche pas alors à obtenir des évaluations sur la population sondée, mais plutôt à dégager les caractéristiques  de lois valables plus généralement ; il désire porter des jugements de probabilité, non sur la valeur de telle ou telle grandeur dans la population observée, mais sur les caractéristiques permanentes des lois étudiées. » 

 

2^ème extrait :§11 :  Principes bayésiens d’induction (p. 66)

« Les principes généraux [de la statistique mathématique] … ne sont pas l’objet propre de cet ouvrage. Il n’y aurait pas lieu  de s’y attarder si les fondements des procédures statistiques faisaient l’unanimité. Mais tel n’est pas le cas.  Différentes écoles donnent des justifications différentes pour les mêmes procédures, ou encore proposent des procédures différentes pour le traitement des mêmes problèmes. »

 

Commentaire

Extrait n° 1. Pour Malinvaud, prince des économètres,  la modélisation représente le processus générateur des données; mais  Malinvaud s’écarte de l’idéologie académique (la « sample minded approach »),  qui exige  l’échantillonnage au hasard pour que l’inférence statistique soit applicable.

Extrait n° 2.  Malinvaud prend ses distances avec les déclarations aventurées de  certains statisticiens académiques,  selon lesquels les divergences sur  les fondements probabilistes ne remettraient pas en cause les pratiques statistiques.

 

Cf. modules  Statistique & Probabilités et Fondements des Probabilités.