Probabilités, analyse des données et statistiqueEditions 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. |
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Expressions et termes fréquents
axes bayésienne c’est c’est-à-dire calcul catégories centre de gravité chapitre classes coefficient de corrélation combinaison linéaire composantes principales conditionnelle convergence coordonnées corrélation linéaire critère D’après d’autres d’où d’une d’une variable DECES déduit définie degrés de liberté densité dimension discriminante distance distribution données échantillon égale estimateur sans biais facteurs factorielle FIGURE fonction caractéristique fonction de répartition formule gaussien groupes indépendantes individus l’espace l’espérance l’estimateur l’hypothèse l’inertie l’on Laplace-Gauss loi binomiale loi de Poisson loi de probabilité loi normale matrice de variance matrice de variance-covariance maximale méthode métrique modalités modèle linéaire moyenne multiple n’est niveau nombre observations optimale orthogonal paramètre partition plan prédicteurs propriété qu’il qu’une région critique régression résultats s’agit sous-espace statistique exhaustive suit une loi suivant SURVIE symétrique test théorème utiliser valeurs propres variable aléatoire variables numériques variables qualitatives variance variance minimale vecteurs propres