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L’effet Matthieu

L’effet Matthieu est un concept économique tiré par analogie avec l’évangile de Saint Matthieu , fait référence à la parabole de talents . Il est souvent utilisé par les économistes pour justifier que les riches deviennent plus riches par symétrie les pauvres moins riches. Pour ne pas avoir une connotation négative: ce concept pourrait bien nous enseigner sur la multiplication du patrimoine, ce dernier étant le parallèle du talent.
Il ne faut pas se tromper l’effet Matthieu met le travail au devant du talent. C’est ce dernier qui devient sans objet quand un personne montre de la passivité.

Cela n’est qu’une question de logique, travailler ses ressources augmentent la richesse d’un ménage et en agrégation celle d’un pays. Les pays les mieux munis en ressources minières ne peuvent pas se prétendre au même titre que les grandes puissances économiques s’ils n’exploitent pas leurs ressources. Que ce soit une économie de marché ou une économie de la connaissance, le produit fini coûte plus que la matière première. “…à qui a on donnera davantage , à qui n’a pas on arrachera même ce qu’il a.”. Car il faut travailler son talent.
Ceux qui réunissent les plus grandes sommes en argent ont donc plus de chances de réussite. Toutefois les institutions financières prêtent de l’argent aux tiers pour assurer un effet levier. La valeur positive de l’actif net n’est pas donc la condition pour gagner plus. D’ailleurs dans la parabole du talent les ayant-droits aux talents sont des débiteurs envers le maître.
Les débats aujourd’hui cherchent à améliorer les inégalités de revenus. Mais les prestations sociales ne suffisent pas. Elle peuvent même encourager l’inactivité. Des indemnités au chômage au lieu de réduire l’inactivité en crée plus. On devrait encourager l’initiative privée. A défaut d’emploi les gens devrait penser a travailler pour leur propre compte.

Que faut-il ? Une bonne idée?…
Quelque soit l’acharnement qu’on se donne dans son entreprise, seules les bonnes idées garantissent le succès. A défaut d’avoir une bonne idée, on s’assied ou on fait comme tout le monde.

L’effet Matthieu est-il valable avec les activités à risque?
La possibilité de se retrouver dans une situation négative n’épargne personne, même pas les plus nantis car dans le marché aujourd’hui tous les coups semblent permis. On peut se retrouver en faillite si on fait une mauvaise gestion du risque. Les informations ne sont pas toujours transparentes même sur un marché à forte concurrence si bien qu’on peut se faire arnaquer. L’effort d’augmenter son capital ne doit pas conduire à tomber dans les filets des affaires, mais doit s’accompagner de plus de vigilance. Même si le risque promet aléatoirement de gros gains , il faut s’orienter vers les pertes qu’on peut supporter.

Avec les plateformes de bitcoin qui semble être devenus l’Eldorado des surfeurs du net il faut se méfier.


Autres rapprochements:
-l’effet cumulé.

Autres contexte
l’effet Matthieu est aussi utilisé dans l’analyse de:
-la formation
-l’innovation

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Science & Technologie

DATA SCIENCE

Programming to binary
Data Statistica

Le Data Science est la science qui étudie les données. Dit ainsi cela semble être une vieille science car les entités ont eu toujours besoins des données pour améliorer leur efficacité. Mais ce qui rend le traitement de données opportun aujourd’hui est la vitesse de calcul des processeurs.

Deux langages de programmation principalement se font la concurrence en matière de Data-science :
-Python un passe-partout
-R un langage pour économistes , statisticiens …

Habituellement et périodiquement certaines pubs figurent sur le net avec mention DATA-CAMP . Il s’agit de campagne de Data-science un peu comme des formations et challenge qui incubent l’apprentissage du DATA-SCIENCE avec Python …

https://www.datacamp.com/ est un site qui propose des formations en data-science.

Voici la plage des carrières qui compose le DATA-SCIENCE sur le site ci-dessus.

Ce site offre même la possibilité d’exécuter des codes ( instructions d’un langage de programmation suivant un algorithme crée ou préconçu) depuis la page web.
Pour se former en data-science vous pouvez retrouver aussi:
Freecodecamp https://www.freecodecamp.org/

La problématique du traitement des donnée est d’une ampleur majeurs car l’environnement évolue a une vitesse vertigineuse et des décision offensives doivent être prise. Déjà l’utilisation des réseaux sociaux livrent beaucoup de données sur les ménages( publicité ciblées). L’application du data-science a pour but d’apporter une valeur ajoutée au entreprises qui auront plus de pouvoir de décision. Car l’information et la connaissance construisent le pouvoir aujourd’hui. Le data-science permettrait par ses méthodes et sa rapidité d’avoir des données moins biaisées et en un temps optimal.
La chasse a cette mine d’or ( l’information) est lance depuis la popularisation d’internet auprès du public.

Un champ lexical revient souvent quand on parle de data-science:
Big-data
Intelligence artificiel (IA)
Machin Learning ML (ML ⊆ IA)
Deep Learning DL (DL ⊆ ML)

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Astuces

Apprendre à faire des statistiques avec sa calculatrice:

Calculatrice =

APPUYER SUR LE BOUTON “CALCULER” DE L’IMAGE EN HAUT , POUR AVOIR UNE ANIMATION.

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Voilà un aperçu de ce que vous pouvez faire avec la calculatrice si vous appuyez sur le bouton CALCULER.

Une explication littéraire :
1 >> MODE 2 en tapant ces 2 touches vous entrez en mode STAT
2 >> TAPER (CHIFFRE) vous entrez les variables de échantillon;
3 >> DATA vous enregistrez les données.

les étapes 2 à 3 se feront autant de fois que vous avez de lignes dans votre tableau statistique à 1 variable.

les notations en jaune sur la calculatrice montrent les caractéristiques statistiques.
Pour y accéder vous devez entrer en SHIFT
Vous choisissez la caractéristique et vous taper =
La calculatrice PORPO donne immédiatement l’écart-type , donc pour avoir la variance vous élevez le résultat au carré .

ATTENTION : Lorsque vous appuyez sur DATA le n est incrémentée
Si vous voulez le ramener à n=0 il faut APPUYER(SHIFT + DATA).

A bientôt pour la suite des Séries-Astuces de Audit-terminal sur le même sujet et les compléments.

Nous serons ravis de recueillir vos commentaires , vos partages ainsi que vos dons.

Pour les séries à 2 variables
intérêt de calcul -coefficient de corrélation r
-et coefficient de la droite de régression a de Y=aX +b ou a’ de X=a’Y+b’.
Certaines calculatrices comme CASIO font le travail exceptionnel a votre place mais avec une calculatrice PORPO vous ferez un petit travail supplémentaire

Formule simplifiée de la covariance Y̅¯X̅   –   X̅   Y̅ (XY) barre – X barre fois Y barre:
Avec l’astuce de série d’1 variable vous pourrez avoir : X̅ moyenne des X
et Y̅ moyenne des Y
Mais vous calculerez la moyenne des produits en enregistrant en DATA
les données calculée préliminairement.

        +---------------------------------------+
1       |  X      |       Y        |    X Y     |
        +---------------------------------------+
2       |    5    |       6        |    30      |
        +---------------------------------------+
3       |     8   |       5        |    40      |
        +---------------------------------------+
4       |    10   |       2        |    20      |
        +---------------------------------------+
  ...
Ce sont les données de la dernière colonne que vous traiterez classiquement pour avoir la moyenne des produits  Y̅¯X̅ (XY barre).

N'oubliez pas de partager avec vos amis pour leur faire découvrir cet astuce rapide.


Cet-exemple est basé sur la calculatrice PORPO.

Le bouton [σ n-1] d’une calculatrice donne une estimation ponctuelle de σ.

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