Probabilités, analyse des données et statistique

Couverture
Editions TECHNIP, 2011 - 622 pages
La démarche statistique n'est pas seulement une auxiliaire des sciences destinées à valider ou non des modèles préétablis, c'est aussi une méthodologie indispensable pour extraire des connaissances à partir de données et un élément essentiel pour la prise de décision. La très large diffusion d'outils informatiques peut donner l'illusion de la facilité à ceux qui n'en connaissent pas les limites, alors que la statistique est plus que jamais un mode de pensée fondamental pour maîtriser la complexité, l'aléatoire et les risques, en donnant la prudence scientifique nécessaire. Ce manuel présente l'ensemble des connaissances utiles pour pouvoir pratiquer la statistique. Il est destiné à un vaste public (étudiants, chercheurs, praticiens de toutes disciplines) possédant le niveau d'algèbre et d'analyse d'un premier cycle universitaire scientifique ou économique. Cette édition est une révision complète, avec des ajouts, des éditions à succès de 1990 et de 2006. Elle comporte de nombreux développements sur des méthodes récentes. Les 21 chapitres sont structurés en cinq parties : outils probabilistes, analyse exploratoire, statistique inférentielle, modèles prédictifs et recueil de données. On y trouve l'essentiel de la théorie des probabilités, les différentes méthodes d'analyse exploratoire des données (analyses factorielles et classification), la statistique "classique" avec l'estimation et les tests mais aussi les méthodes basées sur la simulation, la régression linéaire et logistique ainsi que des techniques non linéaires, la théorie des sondages et la construction de plans d'expériences.
 

Table des matières

Le modèle probabiliste
3
Variables aléatoires
15
2
16
Ch
18
Ch
19
Ch
20
Couples de variables aléatoires conditionnement
69
Vecteurs aléatoires formes quadratiques et lois associées
85
Distributions des caractéristiques dun échantillon
271
Lestimation
289
6
313
Les tests statistiques
325
3
336
4 1 3 Cas déchantillons non gaussiens
342
Méthodes de MonteCarlo et de rééchantillonnage Jackknife
371
La régression simple
387

Description unidimensionnelle de données numériques
109
Description bidimensionnelle et mesures de liaison entre variables
125
Lanalyse en composantes principales
155
Lanalyse canonique et la comparaison de groupes de variables
189
Lanalyse des correspondances
201
Lanalyse des correspondances multiples
219
Méthodes de classification
243
La régression multiple et le modèle linéaire général
407
Analyse discriminante et régression logistique
439
Méthodes algorithmiques choix de modèles et principes dapprentissage
487
Sondages
511
de deux échantillons indépendants 14 4 2 1 Test de Smirnov 14 4 2 2 Test de WilcoxonMannWhitney Test non paramétrique de comparaison de plu...
582
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À propos de l'auteur (2011)

SAPORTA Gilbert

Ingénieur ECP Docteur ès Sciences

Fonction :
Professeur au Conservatoire National des Arts et Métiers

Domaine de publication :
Statistique

Auteur de plus de 60 communications , G. Saporta a publié et participé à la rédaction de 6 ouvrages :
- Probabilités, analyse des données et statistiques (Ed. Technip)
- Plans d’expériences. Applications à l’entreprise (Ed. Technip)
- Méthodes bayesiennes en statistique (Ed. Technip)
- Modèles statistiques pour données qualitatives (Ed. Technip)
- L’analyse des données (PUF)
- Multivariate Quality Control (Physica Verlag)

Information complémentaire :
Président de l’International Association for Statistical Computing
Vice président de l’Institut international de statistique

 

Informations bibliographiques