Petit Cours de StatistiqueSpringer Science & Business Media, 2 oct. 1996 - 149 pages Ce livre est une introduction à la statistique inférentielle. Son attraction principale consiste en l'étude concrète et détaillée des modèles statistiques les plus importants pour les applications d'ou l'on dégage sans peine les notions générales. Les méthodes "exactes", privilégiées par rapport aux procédés asymptotiques habituels, souvent peu précis, présentent un intérêt particulier. L’ouvrage est complété par de nombreux exercices. |
Table des matières
I | 3 |
III | 7 |
V | 19 |
VII | 29 |
IX | 35 |
XI | 53 |
XIV | 61 |
XV | 65 |
XVII | 77 |
XIX | 89 |
XXI | 105 |
XXIII | 119 |
XXV | 133 |
| 147 | |
| 149 | |
Expressions et termes fréquents
5e chapitre a-fractile accepter H₁ æquo allons asymptotique binomiale de paramètres boules rouges Calculer chiffres au hasard confiance approché conséquent d'après définie définition degré de signification déterminée données binaires échantillon effectivement égale erreur quadratique moyenne estimateur exemple fonction de répartition fractiles hypothèses intervalles de confiance intuitif l'aide l'écart-type l'ensemble l'espérance l'estimateur l'exercice l'histogramme l'inférence l'intervalle loi binomiale loi conjointe loi de Bernoulli loi hypergéométrique loi normale standard loi uniforme maximum de vraisemblance médiane méthode modèle binomial modèle statistique n₁ nombre non-biaisé permutations population posons Pp{X problème proposition r₁ réalisation observée Regardons régression répartition empirique résultat risque s'appelle savoir seuil seulement simulation sous-jacente statistique d'ordre suit la loi suites de données supposons table de chiffres test approché tests d'hypothèses utiliser variables aléatoires variance vecteur vraie valeur x₁