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♪ [musique] ♪
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-[Narratrice] Quelle est la différence
entre l'économétrie
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et la science des données?
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- [Josh] Je dirai que
la principale différence
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est l'approche du problème
de la prédiction.
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Les scientifiques de données
se préoccupent souvent
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d'approches de type ajustement
de courbe pour la prédiction.
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Donc, tout modèle qui correspond
bien aux données fera l'affaire.
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Si c'est une expérience passée,
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nous pourrions être intéressés
à l'utiliser pour extrapoler vers le futur.
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La science des données
est en grande partie
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liée aux préoccupations
de marketing de quelqu'un.
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On cherche à savoir qui
va acheter quelque chose,
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qui va prendre des mesures.
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Selon moi, l'économétrie s'occupe
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d'une catégorie
de problèmes plus difficiles.
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Les économétriciens s'intéressent
plus aux relations de cause à effet.
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En d'autre termes,
si nous manipulons quelque chose,
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disons, l'assurance santé ou
la politique monétaire,
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à quoi ressemblera le monde
en réponse à ce changement ?
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Nous ne considérons pas que
le passé est un bon guide à cet égard,
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car nous comprenons que la variation
et la variable sont associés
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à beaucoup de variables
confondantes possibles.
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Ainsi, il y a des éléments en évolution
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qui pourraient également
affecter les résultats.
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Les simples relations observés ici
sont souvent trompeuses
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parce qu'il y a des facteurs
qui ne sont pas bien contrôlés
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et nous avons à l'esprit
qu'il existe un plan de recherche
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qui implique plus
qu'un ajustement de courbe.
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En fait, nous ne nous soucions guère
de l'ajustement des courbes en économie.
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Je pense que nous voulons savoir,
par exemple, si a de l'importance
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si vous allez dans
une université privée coûteuse.
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Cela change-t-il votre parcours
de vie en termes de revenus ?
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Ce ne concerne pas vraiment l'ajustement
des courbes, c'est une question causale.
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♪ [musique] ♪
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-[Narratrice]
Prêt à maîtriser l'économétrie ?
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