Favoriser un ensemble selon les affinités?

Bonjour,

Ma question générale est la suivante:
En statistiques, est-ce "correct" de favoriser (ou de discriminer positivement) un groupe en sachant que les affinités sont supérieures entre elles?

Je m'explique...

Réduisons les choses simplement, par un exemple grossier:

- Je gère une boutique de crème glacée.
- Il existe 100 sortes de crèmes glacées dans ma boutique.
- Chaque fois qu'un client vient acheter une sorte de crème glacée, je lui propose de noter son appréciation par la suite, sur un site web disons.
- Je leur propose une échelle de 20 pour noter leur appréciation
- Je prend soin de m'assurer qu'un même échelon (sur 20) signifie la même chose pour tous. Exemple: 16/20 = "très bon", 18/20 = "excellent"... etc...

Admettons ensuite qu'un "ensemble" de 50 clients aient goûté (puis évidemment noté sur le site) 80% des saveurs de crèmes glacées que je propose... chacun avec leur préférences uniques (ex.: certains adorent la fraise, la framboise et le chocolat, mais détestent le citron et la lime... et vice-versa... et méli-mélo)

Admettons ensuite qu'un nouveau client débute une série d'achat de saveurs dans ma boutique.... et qu'il en ait acheté 8 ou 10 sortes pour l'instant (en notant son appréciation sur 20)...

Est-ce correct / utile / vrai de lui proposer des FUTURES saveurs selon son degré d'affinité (en matière de goût) avec de précédents clients?

Exemple: il a goûté 10 sortes... je sais donc qu'il déteste la fraise et la vanille... mais qu'il adore le chocolat et l'orange.

Si, parmi les résultats déjà compilés, il existe déjà 24 clients qui ont exactement les mêmes goûts (affinités)... Puis-je me baser sur cet ensemble de 24 clients précédents pour proposer (par probabilité) les FUTURES saveurs à essayer?

Bref:
Si la personne X n'a goûté que 20 saveurs, mais que 15 de ces 20 saveurs ont reçu exactement la même appréciation que la personne Z (qui en a cependant goûté 80)... alors la personne Z est-elle mieux disposé qu'une autre pour proposer d'autres saveurs à la personne X?

Et si ces chiffres sont trop faibles (20... 80...) alors quels seraient les données minimales à obtenir avant de proposer des affinités du genre?

...ou bien si cet exercice est carrément, totalement futile??

Merci!

Bonjour.

Ce que tu proposes de faire, c'est ce que font tous les prévisionnistes. Considérer que l'avenir (le nouveau client) se comportera comme le passé (les clients qui ont les même goûts apparents). Avec parfois la réussite, parfois un échec complet (avoir retenu des vacances au Japon ou en Libye fin mars 2011, par exemple).
Donc la méthode est classique, l'erreur consistant à croire qu'elle fonctionne toujours est aussi très classique, mais c'est une erreur.

Cordialement.

Merci de la réponse!

Si je lis bien entre les lignes, le "prévisionnisme" est une méthode utopique?

Elle ne repose sur aucune probabilité statistique supérieure?

Autrement dit, quelqu'un qui a les mêmes goûts sur les 20 premières saveurs de crème glacée n'est pas plus qualifié / susceptible de mieux m'orienter sur les 20 prochaines saveurs qu'une autre personne avec laquelle mes goûts furent totalement contradictoires sur les 20 mêmes premières saveurs??

Au lieu de lire entre les lignes ce que je n'ai pas écrit, lis ce que j'ai écrit.

La notion de "probabilité statistique supérieure" me paraît bizarroïde. Les statistiques ne changent pas le monde, elles essaient d'y mettre un peu d'ordre.

"Autrement dit, quelqu'un qui a les mêmes goûts sur les 20 premières saveurs de crème glacée n'est pas plus qualifié / susceptible de mieux m'orienter sur les 20 prochaines saveurs qu'une autre personne avec laquelle mes goûts furent totalement contradictoires sur les 20 mêmes premières saveurs??"
Si ! C'est bien ce que j'ai dit ! Et toutes les applications statistiques utilisent cette idée (Tu en as une autre ?). Relis (pas entre les lignes) mon dernier paragraphe.

Cordialement.

Pardonnes mon ton, je ne voulais pas paraître hostile, je tentais simplement de reformuler car je n'étais pas certain de la première réponse.

Je trouve cela étonnant, c'est tout!

Je suis très néophyte en la matière... et pas très doué en chiffres pour mon grand malheur. Mais j'ai l'intérêt.

Tu mentionne que c'est une erreur de croire qu'elle fonctionne toujours... d'accord avec ça! Mais qu'en est-il de son taux de succès?

Au Québec du moins, l'Assurance (provinciale) de l'automobile effectue ce genre de discrimination...

Exemple: les hommes de moins de 30 ans font davantage d'accidents de la route que les femmes... (du même groupe d'âge ou n'importe lequel d'ailleurs).

Généralement, ce regroupement par "affinité" se répète bien et les stats se maintiennent avec l'écart attendu d'années en années.

Je croyais que mon exemple s'y rapprochait. De façon contournée... Si on remplace les saveurs de crèmes glacées par le nombre (ou la gravité?) des accidents...

Bonjour.

"Mais qu'en est-il de son taux de succès?" Plutôt bon en général. Le taux de rentabilité des centrales atomiques japonaises était bon jusqu'à début mars 2011.

"Au Québec du moins, l'Assurance (provinciale) de l'automobile effectue ce genre de discrimination..."
Et ça marche bien, mais pourquoi crois-tu que les compagnies d'assurances s'assurent contre le risque que ça ne marche plus ?

Tu devrais lire quelques ouvrages pour débutants : Boursin "les structures du hasard", ou Daniel Schwartz "le jeu de la science et du hasard".

Cordialement.