Bienvenue à la bibliothèque technique ...

Plus de 2000 ouvrages dans différentes disciplines techniques ...

Veuillez patienter un peu, la page est en cours de chargement ...

N'oubliez pas que vous pouvez faire une recherche par mot en utilisant le raccourci "CTRL+F"

Merci ...







légende
Bibliothèque technique ::: Discipline Probabilités et Statistique


Comment ca marche ?
1- Ci-dessous, pour information, une collection des meilleurs livres d'ingénierie en Prob. et stat. ... Cliquez sur celle qui vous interesse
2- Si un livre vous interresse, envoyez une demande d'information à ingenieursdumaroc@gmail.com
3- (1 demande d'information = 1 email = 1 livre) / 24 heures
4- Une réponse vous sera rendue dans les 24 heures




   Probabilités et processus stochastiques
Préface :

Ce livre a pour objectif de fournir au lecteur les bases théoriques' nécessaires à la maîtrise des concepts et des méthodes utilisées en théorie des probabilités, telle qu'elle s'est développée au dix-septième siècle par l'étude des jeux de hasard, pour aboutir aujourd'hui à la théorisation de phénomènes aussi complexes et différents que les processus de diffusion en physique ou l'évolution des marchés financiers.
Après un exposé introductif à la théorie probabiliste dont les liens avec l'analyse fonctionnelle et harmonique sont soulignés, l'auteur présente en détail une sélection de processus aléatoires classiques de type markoviens à temps entiers et continus, poissoniens, stationnaires, etc., et leurs diverses applications dans des contextes tels que le traitement du signal, la gestion des stocks, la modélisation des files d'attente, et d'autres encore.
Le livre se conclut par une présentation détaillée du mouvement brownien et de sa genèse. Cent cinquante exercices (pour la plupart corrigés), ainsi qu'un ensemble de notules historiques ou épistémologiques permettant d'illustrer la dynamique et le contexte de découverte des théories évoquées, viennent compléter cet ouvrage. Celui-ci sera particulièrement adapté aux élèves ingénieurs ainsi qu'aux étudiants des 1er et 2ème cycles universitaires dans des disciplines aussi variées que les mathématiques, la physique, l'automatique, l'économie et la gestion.


   Modèles aléatoires en Ecologie et Evolution
Préface :

Le but du livre est de définir et développer une grande gamme d'outils probabilistes pour la modélisation en biologie des populations, afin de décrire des dynamiques temporelles de quantités biologiques telles que la taille d'une ou plusieurs populations, la proportion d'un allèle dans une population ou la position d'un individu. En partant de modèles markoviens discrets (marches aléatoires, processus de Galton-Watson), nous abordons progressivement le calcul stochastique et les équations différentielles stochastiques, puis les processus markoviens de saut, tels les processus de branchement à temps continu et les processus de naissance et mort. Nous étudions également les processus discret et continu pour l'évolution génétique et les généalogies: processus de Wright-Fisher et coalescent. Le livre détaille systématiquement les calculs de quantités d'intérêt pour les biologistes. De nombreux exercices d'application sont proposés. Le dernier chapitre montre l'apport de ces outils pour des problématiques biologiques actuelles. Il développe en détail des travaux de recherche très récents.


   Maxi fiches de Statistique pour les scientifiques
Préface :

Les ouvrages de la collection «Maxi-Fiches» s'adressent aux étudiants désireux de maîtriser les fondamentaux d'une discipline. En 80 fiches synthétiques de 2 à 6 pages sont présentées les principales notions de la statistique. Chaque fiche est accompagnée d'une mise en pratique pour aider l'étudiant à assimiler rapidement les notions indispensables à connaître.




   La sémiométrie. Essai de statistique structurale
Préface :

Cet ouvrage s’adresse aussi bien à des statisticiens qu’à des psychosociologues, des spécialistes du marketing, de la communication, des linguistes, et plus généralement au grand public cultivé.






   Modélisation et évaluation quantitative des risques en actuariat
Préface :

Ce livre est consacré à la modélisation et à l'évaluation quantitative des risques en actuariat sur une période. Après un bref rappel des notions en théorie des probabilités, l’auteur présente les modèles de base en actuariat permettant de décrire le comportement des risques en assurance. La mutualisation et les méthodes d’agrégation de risques indépendants sont passées en revue tout comme les notions de base de simulation stochastique et les applications pour l'évaluation quantitative des risques. Une brève introduction aux ordres stochastiques univariés, utilisés pour comparer et expliquer qualitativement le comportement des coûts d'un risque ou d'un portefeuille de risques complète utilement cette première partie. Deux chapitres sont consacrés à la modélisation de la dépendance, offrant une revue des résultats récents portant sur les lois multivariées, les lois composées multivariées, les copules, les méthodes d’agrégation de risques dépendants et l’analyse de l’impact de la dépendance. Dans le dernier chapitre enfin, les auteurs présentent une introduction aux règles d'allocation de capital qui servent à déterminer la part allouée à chaque risque du portefeuille. En raison de l'évolution récente de la science actuarielle, les outils développés dans ce livre peuvent également être appliqués dans le cadre de la gestion des risques pour les institutions financières (Quantative Risk Management) ou les entreprises en général (Entreprise Risk Management).


   Calcul des probabilités : Cours, exercices et problèmes corrigés
Préface :

Cours de probabilités pour le niveau Licence, cet ouvrage est augmenté, pour cette troisième édition, de nouveaux exercices et davantage de solutions détaillées. De nouvelles applications font leur apparition : simulation, approximation rationnelle des réels et étude des lois stables.
Ce cours de probabilités s’adresse à tout étudiant en Licence 3 et au-delà. Il sera particulièrement utile aux étudiants préparant les concours de l’enseignement. Cette troisième édition se voit enrichie de nouveaux exercices et davantage de solutions détaillées. De nouvelles applications des probabilités font également leur apparition : la simulation, l'approximation rationnelle des nombres réels et l'étude des lois stables.


   Réseaux et files d'attente : Méthodes probabilistes
Préface :

Ce livre présente une catégorie de modèles probabilistes regroupés sous le nom de réseaux ou systèmes de files d'attente. Ces modèles interviennent dans de nombreuses applications, comme les réseaux de télecommunication ou les réseaux informatiques. Sur le plan théorique ils sont à la source d'une large classe de problèmes: marches aléatoires et diffusions réfléchies, processus ponctuels, etc. Ce livre présente les techniques probabilistes qui permettent d'étudier le comportement qualitatif de ces modèles: existence de régimes stationnaires, caractérisation du comportement à l'équilibre, étude asymptotique du comportement transitoire (évènements rares) et des régimes critiques (saturation) ...
Un chapitre est consacré aux récentes techniques liées aux limites fluides. Les méthodes de martingales, de processus de Markov et de théorie ergodique sont à la base de cette présentation


   Apprentissage statistique
Préface :

L'apprentissage statistique permet la mise au point de modèles de données et de processus lorsque la formalisation de règles explicites serait impossible : reconnaissance de formes ou de signaux, prévision, fouille de données, prise de décision en environnement complexe et évolutif. Ses applications sont multiples dans le monde de la production industrielle (aide à la conception de produits, maintenance préventive, développement de capteurs virtuels, robotique, planification d'expériences...), dans le domaine de la biologie et de la santé (aide à la découverte de médicaments, aide au diagnostic, bio-informatique...), en télécommunications, en marketing et finance, et dans bien d'autres domaines.
Sans omettre de rappeler les fondements théoriques de l'apprentissage statistique, cet ouvrage offre de solides bases méthodologiques à tout ingénieur ou chercheur soucieux d'exploiter ses données. Il en présente les algorithmes les plus couramment utilisés - réseaux de neurones, cartes topologiques, machines à vecteurs supports, modèles de Markov cachés - à l'aide d'exemples et d'études de cas industriels, financiers ou bancaires.
Cet ouvrage est la mise à jour du livre "Réseaux de neurones - Méthodologie et applications".


   Petit Cours de Statistique
Préface :

Ce texte s'adresse à des personnes ayant une culture mathématique au niveau d'un premier cycle qui desirent s'initier aux idées et aux méthodes de la statistique inférentielle moderne. Au lieu d'une "théorie générale" elles y trouveront une étude détaillée des "modèles statistiques" les plus importantes pour les applications courantes. Elles peuvent en dégager sans peine les notions statistiques fondamentales qui forment le substrat commun de ces modèles. L'exposition privilégie les idées intuitives et les problèmes concrets malgré une rigueur mathématique parfaite. Pour presque tous les modèles, on accentue les procédés "exacts", maintenant tout à fait praticables à l'aide des moyens de calcul récents, tandis que l'approche classique traite avant tout les méthodes asymptotiques souvent entâchées d'erreurs numériques importantes. Les exercices abondants peuvent servir comme base des Travaux Dirigés d'un cours, par exemple en première années d'une licence de mathématiques appliquées, mais on peut aussi les faire sans aide extérieure.


   Introduction à la statistique descriptive
Préface :

Cet ouvrage propose un apprentissage par la pratique de la statistique descriptive. Les exercices, fondés le plus souvent sur des données réelles, sont réalisés avec un tableur. L utilisateur est guidé dans leur réalisation, de sorte qu'il peut les faire sans rencontrer de difficultés insurmontables. De cette façon, il acquiert un bagage de connaissances et de savoir-faire qui lui permettront, le jour où il sera en situation de traiter des données statistiques, de disposer des outils adaptés, de penser à les utiliser et de savoir s en servir. Les cours et exercices sont organisés en quatre chapitres : - présentation des données statistiques ; - indicateurs statistiques concernant l'étude d'une variable (position, dispersion, indices, concentration) ; - étude de distributions statistiques à deux variables (régression, corrélation) ; - étude de séries chronologiques. Ce livre sera utile à toute personne conduite à utiliser des données statistiques, qu'il s'agisse de faire un rapport ou de rédiger un mémoire. Il a été conçu pour être accessible au plus grand nombre ; les étudiants en sciences humaines et sociales de première et deuxième année de licence en tireront particulièrement profit. SOMMAIRE AVANT-PROPOS CHAPITRE 1 : INTRODUCTION 1. Notions de base 1.1. Populations et unités statistiques 1.2. Caractères 1.3. Effectifs et fréquences 1.4. Représentations graphiques 2. Commenter un tableau 3. Annexe : propriétés de l opérateur somme CHAPITRE 2 : INDICATEURS 1. Médiane, étendue et quantiles 1.1. La médiane 1.2. L étendue 1.3. Les déciles 1.4. Les quartiles et les quantiles 1.5. Les caractéristiques de concentration 2. Moyenne et écart-type 2.1. La moyenne arithmétique : définition 2.2. Propriétés de la moyenne arithmétique 2.3. Les autres moyennes 2.4. La variance et l écart-type 3. Indices et taux de variation 3.1. Les indices élémentaires 3. 2. Taux de variation 3.3. Opérations sur les variations. 3.4. Taux de croissance moyen et multiplicateur annuel moyen 4. Annexes 4.1. Le mode 4.2. Généralisation de la notion de moyenne CHAPITRE 3 : ASSOCIATION DE VARIABLES 1. Nuages de points 1.1. Construction d un nuage de points 1.2. Notion de modèle 1.3. Rappels sur les fonctions 2. Régression 2.1. Régression linéaire 2.2. Régressions linéaires de nuages non linéaires 3. Coefficient de détermination et coefficient de corrélation 3.1. Le coefficient de détermination 3.2. Le coefficient de corrélation linéaire 3.3. Interprétation du coefficient de corrélation linéaire et du coefficient de détermination 4. Élasticité 5. Le coefficient de corrélation de Spearman 5.1. Principe 5.2. Calcul 5.3. Traitement des ex aequo 6. Annexes 6.1. La méthode des moindres carrés 6. 2. Covariance et pente de la droite des moindres carrés 6.3. Formulation du coefficient de corrélation 6.4. Le coefficient de corrélation dans le cas de nuages linéarisés CHAPITRE 4 : SÉRIES CHRONOLOGIQUES 1. Introduction 2. Modélisation 2.1. Modélisation de la tendance 2.2. Modélisation des variations saisonnières INDEX


   Régression: Théorie et applications
Préface :

Cet ouvrage expose de manière détaillée, exemples à l’appui, l’une des méthodes statistiques les plus courantes : la régression. Les premiers chapitres sont consacrés à la régression linéaire simple et multiple. Ils expliquent les fondements de la méthode, tant au niveau des choix opérés que des hypothèses et de leur utilité. Ensuite sont développés les outils permettant de vérifier les hypothèses de base mises en œuvre par la régression. Une présentation simple des modèles d’analyse de la covariance et de la variance est effectuée. Enfin, les derniers chapitres sont consacrés au choix de modèles ainsi qu’à certaines extensions de la régression: lasso, PLS, PCR… La présentation témoigne d’un réel souci pédagogique des auteurs qui bénéficient d’une expérience d’enseignement auprès de publics très variés. Les résultats exposés sont replacés dans la perspective de leur utilité pratique grâce à l’analyse d’exemples concrets. Les commandes permettant le traitement des exemples sous le logiciel R figurent dans le corps du texte. Enfin chaque chapitre est complété par une suite d’exercices corrigés. Le niveau mathématique requis le rend accessible aux étudiants des écoles d’ingénieurs, de Masters et aux chercheurs dans les divers domaines des sciences appliquées.




   Statistics with STATA, Updated for Version 8
Préface :

Stata is a powerful data analysis software. This handbook was designed to bridge the gap between textbooks and Stata's own documentation. In this intermediary role, STATISTICS WITH STATA uses easy to follow tutorials to demonstrate how to use Stata to accomplish some of the most common statistical tasks. While Stata's user documentation is over 4,000 pages, this tidy manual is just 400 pages, and introduces students and practitioners to both basic and advanced features of Stata.




   Probabilités et analyse des données statistiques
Préface :

La démarche statistique n'est pas seulement une auxiliaire des sciences destinée 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 nouvelle édition est une révision complète, avec des ajouts, de l'édition de 1990 et 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.



   Initiation aux probabilités – Sheldon M. Ross
Préface :

Ce livre constitue une introduction élémentaire à la théorie mathématique des probabilités pour les étudiants en sciences. Il présente non seulement la partie mathématique de la théorie des probabilités mais aussi, et à travers une foule d'exemples, les nombreuses applications possibles de cette discipline. En plus du large éventail de sujets traités, le lecteur trouvera de nombreuses références historiques, sans que ceci n'ait cependant d'influence sur l'organisation de la matière. La plupart des problèmes qui ont donné naissance aux chroniques des précurseurs et des pères des probabilités sont énoncés et traités, du problème du pari à celui des tests sanguins par lot en passant par celui de l'aiguille de Buffon. L'éventail des sujets est très large, dépasse ce que l'on trouve dans de pareils textes d'introduction et permet ainsi une utilisation flexible en vue d'un deuxième cours en stochastique. Cette nouvelle édition a été très substantiellement augmentée de nombreux exemples, de résumés en fin de chapitre, ainsi que de plus de 160 nouveaux problèmes et exercices d'autoévaluation dont l'intégralité des solutions est donnée en fin d'ouvrage afin de permettre aux étudiants de se tester et se préparer aux examens. Une référence constamment mise à jour, un classique des mathématiques !



   L'ANALYSE MULTIVARIEE AVEC SPSS
Préface :

De nos jours, les banques de données pullulent et une grande partie de cette information, qui coûte très cher à colliger pour les gouvernements et les entreprises, n'est pas correctement traitée. Tant l'étudiant, qui doit réaliser une enquête pour un travail de session ou réunir des données pour une thèse, que le chercheur et le praticien, dont la connaissance de l'analyse des données n'est pas la formation première, trouvent cet exercice difficile. Les auteurs leur proposent donc une approche pratique et empirique qui allie l'analyse statistique à l'utilisation d'un logiciel facile d'accès: SPSS. En décrivant les diverses méthodes de l'analyse multivariée, ils présentent les interrelations entre plusieurs variables d'une base de données et en généralisent les conclusions par inférence statistique du traite ment informatique des données jusqu'à l'interprétation des résultats. Jean Stafford détient un doctorat en sciences économiques. Il est spécialiste en méthodologie et enseigne au Département d'études urbaines et touristiques de l'Université du Québec à Montréal. Paul Bodson détient un doctorat en sciences économiques. Il est spécialiste en économétrie et enseigne au Département d'études urbaines et touristiques de l'université du Québec à Montréal.



   Probability and Random Processes for Electrical and Computer Engineers
Préface :

The theory of probability is a powerful tool that helps electrical and computer engineers to explain, model, analyze, and design the technology they develop.
The text progresses from the advanced undergraduate level through to more complex topics suitable for graduates. With over 300 worked examples, some 800 homework problems and sections for exam preparation, this is an essential textbook for advanced undergraduate and graduate students and reference material for researchers.





   Analyse statistique des données expérimentales
Préface :

Analyse statistique des données expérimentales Cet ouvrage est destiné aux étudiants de second cycle universitaire et à tous les scientifiques et professionnels qui ont obtenu ce niveau.






   Probabilité (L3M1): exercices corrigés
Préface :
Ce recueil d'exercices corrigés complète le livre " Probabilité " de Philippe Barbe et Michel Ledoux, édité dans la même collection et destiné aux étudiants de Licence ou Master de mathématiques (L3-M1). Il en reprend l'ensemble des énoncés de fins de chapitres et propose des solutions détaillées. Hervé Carrieu est professeur en Classes préparatoires.






   Statistique mathematique : Applications commentees
Préface :
S'appuyant sur le calcul des probabilités, dont les techniques usuelles ont été développées dans un précédent ouvrage de l'auteur, ce manuel présente les principales méthodes utilisées en statistique mathématique, à travers des rappels de cours et plus d'une centaine de problèmes corrigés qui les illustrent au moyen de cas concrets.
L'ouvrage s'adresse à un large public qui est celui des écoles d'ingénieurs et des I.U.T, mais aussi des écoles de commerce et des universités dans des spécialités aussi diverses que l'ingénierie, la médecine, la biologie, l'agriculture, la gestion, l'économie... Il traite une grande variété de modèles et donne un riche aperçu des techniques statistiques autour des sujets classiques, échantillonnage, estimation, décision, et régression. Il trouve ainsi un juste compromis entre la rigueur mathématique et la pratique effective.





   Statistique et probabilités – Travaux dirigés 4e édition
Préface :
Les ouvrages de la collection TD proposent des résumés de cours, de nombreux QCM, des questions de réflexion, ainsi que des exercices d'entraînement et des sujets d'annales corrigés. Cette 4e édition, complétée par des sujets d'annales récents, couvre en 180 questions et exercices les bases de la statistique et des probabilités : notion de probabilité ; variable aléatoire discrète ; variable aléatoire continue ; couple et vecteur aléatoires ; notions de convergence ; estimation ponctuelle ; estimation par intervalle de confiance ; théorie des tests.





   Probabilités : cours et problèmes
Préface :
Sommaire :
* Théorie des ensembles
* Analyse combinatoire
* Introduction au calcul des probabilités
* Probabilité conditionnelle et indépendance
* Variables aléatoires
* Distributions binomiale, normale et de Poisson
* Chaines de Markov




   Hasard nombre aleatoire et methode de Monte Carlo
Préface :
Partant d’une définition heuristique des concepts de hasard et de séries au hasard, l’auteur présente la production automatique de séries de nombres pseudo-aléatoires à distribution uniforme ou à distribution diverse ainsi que les tests sur l’«irrégularité» des séries de nombres.
Cet ouvrage est l’un des rares livres publiés en français sur le sujet; il peut servir d’introduction comme de guide à tous ceux, professionnels, chercheurs et étudiants, qui s’intéressent au calcul.





   génétique statistique
Préface :
Cet ouvrage expose plusieurs concepts fondamentaux des statistiques et de la modélisation stochastique appliqués à la génétique. Les dispositifs analysés – tests de signification, méthodes d'analyse fondées sur la fonction de vraisemblance, algorithme EM, modélisations, analyse de la variance, classifications hiérarchiques, comparaisons multiples, etc. – se révèlent tous utiles pour comprendre de nombreux phénomènes biologiques. L'un des chapitres propose un éclairage sur la carcinogenèse grâce à la modélisation stochastique et diverses méthodes d'estimation ; un autre, tourné vers la génétique des populations, expose l'équilibre de Hardy–Weinberg et livre une interprétation statistique de la sélection naturelle, des processus de mutation et de l'héritabilité. Le modèle génétique de Wright–Fisher et les processus de coalescences sont eux–aussi analysés. Le processus de l'évolution, la comparaison des séquences d'ADN et la construction d'arbres phylogénétiques font l'objet du dernier chapitre. Cet ouvrage s'adresse autant aux mathématiciens qu'aux biologistes. Les premiers y trouveront un ensemble d'études de cas tirés de la génétique ; les seconds pourront se familiariser avec les outils d'analyse et de modélisation mathématique de leur discipline. Rédigé avec un grand souci de clarté, il est également accessible auxnon–spécialistes qui pourront ainsi renforcer leur base théorique et surtout développer leur savoir–faire grâce à des applications très concrètes.




   Promenade aléatoire
Préface :
La modélisation et l'analyse des systèmes-qu'ils soient biologiques, physiques, informatiques ou économiques - supposent la prise en compte de deux paramètres essentiels : le temps et l'incertain.
La distinction du passé (connu) et du futur (à estimer) est à la base de la théorie des processus de Markov et des martingales. Ce livre est une introduction à ces théories. Il est issu du cours de probabilités enseigné par les auteurs en seconde année à l'Ecole Polytechnique et est destiné aux étudiants des écoles d'ingénieurs ou de second et troisième cycle universitaire (Mastères). Les connaissances requises pour sa lecture ont été réduites au minimum et bien qu'une certaine familiarité avec le vocabulaire probabiliste (variables aléatoires, espérance, etc.) soit supposée, le seul concept dont il vraiment fait usage est celui d'indépendance.




   Introduction aux Probabilités et aux Chaînes de Markov
Préface :
Ce cours, qui s’adresse aux étudiants des universités et des grandes écoles, donne les éléments de la théorie des probabilités utiles à la compréhension des modèles probabilistes de leurs spécialités respectives, ainsi que la pratique du calcul des probabilités nécessaire à l’exploitation de ces modèles. Cette initiation aux probabilités comporte trois degrés: le calcul des probabilités, la théorie des probabilités, les chaînes de Markov. La première partie du cours introduit les notions essentielles: événements, probabilité, variable aléatoire, probabilité conditionnelle, indépendance. L’accent est mis sur les outils de base (fonction génératrice, fonction caractéristique) et le calcul des probabilités (règles de Bayes, changement de variable, calcul sur les matrices de covariance et les vecteurs gaussiens). Un court chapitre est consacré à la notion d’entropie et à sa signification en théorie des communications et en physique statistique. Le seul prérequis pour cette première étape est une connaissance pratique des séries, de l’intégrale de Riemann et de l’algèbre matricielle. La deuxième partie concerne la théorie des probabilités proprement dite. Elle débute par un résumé motivé des résultats de la théorie de l’intégration de Lebesgue, qui fournit le cadre mathématique de la théorie axiomatique des probabilités et précise les points techniques laissés provisoirement dans l’ombre dans la première partie. Puis vient un chapitre où sont étudiées les différentes notions de convergence, et dans lequel sont présentés les deux sommets de la théorie, la loi forte des grands nombres et le théorème de la limite gaussienne. Le chapitre final, qui constitue à lui seul la troisième étape de l’initiation, traite des chaînes de Markov, la plus importante classe de processus stochastiques pour les applications. En fin de chaque chapitre se trouve une section d’exercices, la plupart corrigés, sauf ceux marqués d’un astérisque.




   Initiation aux Traitements Statistiques - Méthodes, Méthodologie
Préface :
Prenons un fichier de donnés, posons-nous quelques questions et introduisons graduellement les outils statistiques nécessaires pour y répondre. A partir de cette idée simple, les auteurs proposent une présentation originale de la statistique, véritablement ancrée dans la pratique. S’appuyant sur leur riche expérience tant en formation initiale qu’en formation continue, ils ont bâti le cours idéal de statistique pour non-mathématiciens. Ce manuel s’adresse à un large public. L’étudiant y trouvera l’approche intuitive mais rigoureuse des méthodes usuelles, absenté des manuels courants dont le formalisme mathématique constitue souvent un obstacle à la lecture. L’enseignant y puisera bon nombre d’exemples et de présentations pédagogiques. Tous les utilisateurs seront particulièrement intéressés par des problèmes méthodologiques importants en pratique (mais rarement abordés dans les livres) comme l’étude et la prise en compte de données manquantes et de données aberrantes.




   STATISTIQUE - Dictionnaire
Préface :
La statistique joue un rôle de tout premier plan dans d’innombrables domaines, en sciences pures comme en sciences appliquées: des mathématiques à la physique, de la chimie à la biologie ou de l’économie à la sociologie, c’est un outil devenu indispensable. Pour avoir un accès pratique et rapide aux concepts et aux méthodes de la statistique, la formule la plus efficace est celle du dictionnaire: qu’il soit consulté ponctuellement ou bien utilisé dans le cadre d’une recherche approfondie, cet ouvrage contient l’information nécessaire - mieux, il procure plusieurs degrés d’explication adaptés à chaque besoin. À chaque entrée correspondent un historique de la notion traitée, des explications mathématiques, des domaines de validité et limitations, des exemples et des mots clés avec leur équivalent en anglais. La biographie de nombreux chercheurs illustres invite à suivre l’évolution de la statistique de ses débuts jusqu’à la période contemporaine, où elle a atteint sa pleine maturité. Un système de renvois permet de prolonger l’explication des termes considérés et d’acquérir une vue d’ensemble de chaque sujet étudié. Instrument de travail, ce dictionnaire est aussi un livre de référence pour qui veut connaître le langage et les méthodes d’une science en constante évolution et toujours sollicitée par les développements de l’actualité.




   Probabilités et Simulation aléatoir
Préface :

Probabilites et Simulation aleatoire, Edition 2007







   Statistiques d'ordre superieur pour le traitement du signal
Préface :
Le traitement du signal est associé à la révolution issue de l'émergence d'une nouvelle matière première, l'information, et du fort développement des télécommunications.
Les méthodologies de base, qui ont assuré une croissance rapide de ce domaine, sont fondées sur les propriétés statistiques d'ordre deux du signal. La multiplication des flux de données et le développement des moyens de traitement ont conduit à une mutation des techniques, inaugurant une nouvelle ère du traitement du signal, fondée sur une analyse plus subtile prenant en compte des statistiques d'ordre supérieur à deux. Fruit d'une recherche longue de quinze ans, cet ouvrage présente les concepts, méthodes et techniques nouvelles fondées sur l'utilisation des statistiques d'ordre supérieur à deux, permettant d'aborder ce nouveau champ de connaissances aux très fortes potentialités. Au sommaire: Introduction aux statistiques d'ordre supérieur, Multicorrélations et multispectres, Signaux et systèmes, Signaux non stationnaires, Filtres de Volterra, Traitement d'antenne, Séparation de sources.




   Optimisation et Contrôle Stochastique Appliqués à la Finance
Préface :
Edition anglaise publiée comme tome 61 dans la série : Stochastic Modeling. L'objectif et l'originalité de ce livre est de présenter les différents aspects et méthodes utilisés dans la résolution des problèmes d'optimisation stochastique avec en vue des applications plus spécifiques à la finance: gestion de portefeuille, couverture d'options, investissement optimal. Nous avons inclus certains développements récents sur le sujet sans chercher a priori la plus grande généralité. Nous avons voulu une exposition graduelle des méthodes mathématiques en présentant d'abord les idées intuitives puis en énonçant précisément les résultats avec des démonstrations complètes et détaillées. Nous avons aussi pris soin d'illustrer chacune des méthodes de résolution sur de nombreux exemples issus de la finance. Nous espérons ainsi que ce livre puisse être utile aussi bien pour des étudiants que pour des chercheurs du monde académique ou professionnel intéressés par l'optimisation et le contrôle stochastique appliqués à la finance.




   Modèles aléatoires et physique probabiliste
Préface :
Cet ouvrage est un cours de probabilités appliquées à la physique. Partant de notions élémentaires, il introduit les concepts importants des probabilités, la physique statistique, les phénomènes critiques et les simulations numériques de manière rigoureuse et concise. La seconde moitié de l’ouvrage s’intéresse au calcul stochastique introduit par Itô, aux diffusions et au calcul de Malliavin. Les derniers chapitres traitent des probabilités libres et quantiques ainsi que des matrices aléatoires qui sont au cœur des développements actuels.





   Statistique Descriptive et Inférentielle avec Excel
Préface :
L'objectif de cet ouvrage est de faciliter la pratique de la Statistique appliquée pour le plus grand nombre d'utilisateurs. Excel, outil simple, convivial, connu de presque tous est idéal pour remplir cette mission. Après une phase d'initiation, l'utilisateur doit être capable de construire des feuilles de calcul souples, spécifiquement adaptées à ses besoins. La première partie fournit les principaux outils de Statistique descriptive classique. La deuxième partie, la plus importante, développe les notions de confiance, de prise de décisions et de risques associés c'est la Statistique inférentielle. La présentation adoptée, basée sur des exemples concrets, est de type pédagogie inductive. Cette approche originale développe progressivement la réceptivité du praticien en l'invitant tout d'abord à réfléchir par lui-même par une approche intuitive lui permettant d'avancer mais aussi de percevoir les limites de son étude et de se poser les bonnes questions. Ces interrogations conduisent " en douceur " vers les concepts statistiques présentés de façon détaillée pour tous les points fondamentaux. A la fin de cet ouvrage, des études de cas exigent l'élaboration de stratégies statistiques et l'utilisation de la plupart des outils statistiques présentés. Cet ouvrage s'adresse aux professionnels (ingénieurs et techniciens en agriculture et agroalimentaire, responsables marketing et études de marché...), aux étudiants en agriculture et agronomie (Ecole d'Ingénieurs et BTS), aux étudiants en Commerce (Écoles Supérieures et BTS) et aussi à mes collègues professeurs de statistiques et autres matières.




   Statistique descriptive : Série statistique à une et deux variables, Séries chronologiques, Indices
Préface :
Le monde moderne est très fortement tourné vers le quantitatif et le mesurable. C'est la statistique qui, grâce à ses méthodes, est en mesure de décrire et d'analyser de façon quantifiée les phénomènes repérés par des éléments nombreux. La statistique est donc partout, notamment dans le domaine de l'information. Les médias, les entreprises... en usent continuellement. Cet ouvrage est une synthèse claire, structurée et accessible des connaissances et des techniques qu'il faut maîtriser pour comprendre la Statistique descriptive et savoir s'en servir. Une présentation synthétique et illustrée des séries statistiques à une ou deux variables, des séries chronologiques et des indices.




   Statistique, la théorie et ses applications
Préface :
Cet ouvrage expose les fondements théoriques des méthodes classiques de la statistique (estimation et tests) ainsi que des approches introduites plus récemment. Les premiers chapitres sont consacrés aux notions de la théorie des probabilités, nécessaires à la statistique. Puis sont développés les tests et méthodes d'estimation dans les situations paramétriques et non paramétriques. Les modèles de base de la régression sont traités en fin d'ouvrage. Chaque chapitre est accompagné d'exemples concrets, mais aussi d'exercices - plus de 150 au total - dont les corrigés ont été intégrés dans cette deuxième édition. La présentation témoigne d'un réel souci pédagogique de l'auteur qui bénéficie d'une vaste expérience d'enseignement auprès de publics très variés. Les résultats exposés sont, autant que possible, replacés dans la perspective de leur utilité pratique. Le niveau mathématique requis rend ce livre accessible aux étudiants de premier cycle universitaire et aux chercheurs dans les divers domaines des sciences appliquées. II sera donc utile aux étudiants devant aborder les aspects théoriques de la statistique ou aux utilisateurs, pour les assurer du choix judicieux des méthodes qu'ils emploient.




   Les probabilités et la statistique de A à Z
Préface :
Ce dictionnaire présente, en près de 500 entrées, toutes les notions de probabilités et de statistique abordées dès les premières années d'université (sciences expérimentales, sciences économiques et sociales, mathématiques). L'ouvrage propose tout à la fois les définitions des concepts de base, la présentation détaillée de plus de 40 lois de probabilité, et un formulaire très riche. Les définitions ont été rédigées en restant à chaque fois au niveau mathématique le plus élémentaire possible, et en les faisant précéder très souvent par une courte introduction en langage courant. On trouvera enfin le fonctionnement commenté de plus de 25 tests d'hypothèses. Ce dictionnaire est destiné aux étudiants en Licence, aux élèves des classes préparatoires, aux candidats aux concours de l'enseignement, et il sera aussi utile aux professionnels non-mathématiciens.




   Optimisation appliquée (Statistique et probabilité appliquées)
Préface :
Cet ouvrage présente les concepts fondamentaux d'optimisation classique et de programmation linéaire. Outre un prologue et un épilogue, l'ouvrage comporte une partie de théorie mathématique sur le calcul matriciel et les systèmes d'équations et d'inéquations linéaires. Il traite ensuite d'optimisation classique avec et sans contraintes, de programmation linéaire, de la méthode du simplexe et du simplexe révisé. Les derniers chapitres sont consacrés à la dualité, à la post-optimisation et analyse de sensibilité ainsi qu'aux problèmes de transport. L'accent a été mis sur l'explication des méthodes exposées et leur utilisation. De nombreux exemples numériques tirés de diverses situations de la vie économique et sociale sont proposés. Chaque chapitre se termine par une série d'exercices illustrant les différents concepts et méthodes étudiés. Les solutions de tous les exercices sont présentées à la fin de l'ouvrage. Certains sujets de programmation linéaire, comme par exemple la théorie des graphes ou celle des réseaux n'ont pas été abordés dans cet ouvrage. Les personnes intéressées pourront enrichir leur connaissance en consultant les ouvrages cités en référence. Cet ouvrage est destiné aux étudiants d'économie, de gestion, d'informatique de gestion et de mathématiques appliquées. Il s'adresse également aux chercheurs de divers domaines des sciences appliquées ainsi qu'aux professeurs qui disposent ainsi d'un support pour leur enseignement.




   Aide Mémoire : Statistique et probabilité pour l'ingénieur
Préface : Cet aide-mémoire rassemble toutes les définitions, lois et formules du calcul des probabilités et de la statistique utiles à l'ingénieur en activité aussi bien qu'à l'étudiant en formation. La première partie donne les principales définitions, et propose un résumé de tous les résultats que l'on peut obtenir à partir d'un tableau de données. La deuxième partie donne le vocabulaire du calcul des probabilités et étudie les principales lois discrètes et continues. La troisième partie traite des problèmes rencontrés par l'ingénieur dans le domaine de la décision échantillonnage, estimation et tests d'hypothèse, tests de comparaison, tests d'ajustement, régression. La quatrième partie propose un résumé de l'analyse des données. Cette nouvelle édition a été augmentée d'un chapitre sur la régression multiple.




   Notions fondamentales de la theorie des probabiltes
Préface :
Un vieux livre, trés complet et trés pédagogique, sur les lois de la probabilité








   Théorie des probabilités
Préface : Les professeurs y trouveront des exercices et des problèmes mettant en jeu une grande variété de sujets de la théorie des probabilités et de ses applications. Les étudiants, pour leur part, disposeront d'un support pédagogique permettant de vérifier l'appropriation des concepts et la maîtrise des habiletés de résolution de problèmes dans des applications présentées selon un niveau de difficulté progressif. Les solutions détaillées soutiennent les étudiants dans la validation de leurs démarches et des réponses obtenues.
Les futurs statisticiens, ingénieurs ou actuaires découvriront dans ce livre un moyen d'apprendre et de vérifier leur compréhension des concepts de la théorie des probabilités.




   Introduction aux probabilités et à la statistique
Préface :

De son auteur N. BRILLOUET