A l'exception notable des essais contrôlés et randomisés, la statistique a longtemps évacué le problème de la causalité considérant qu'il relevait du domaine d'application et des théories afférentes. Bien souvent les cours et les manuels de statistique se contentent de rappeler que corrélation n'est pas causalité et passent rapidement à d'autres sujets. Or, que ce soit en économie, épidémiologie, génétique, médecine,. marketing, pour ne citer que quelques domaines, la recherche de modèles causaux et de variables actionnables est incontournable. Aujourd'hui la mise à disposition de données massives ou de grande dimension repose la question de la causalité de manière aigüe. Dans le prolongement des travaux pionniers de Granger (prix Nobel d'économie en 2003), Pearl (prix Turing en 2011), Rosenbaum et Rubin, pour ne nommer qu'eux, une très large palette de modèles et méthodes pour l'analyse causale, éventuellement hors d'une expérience contrôlée, s'est peu à peu constituée depuis le début des années 1980. Citons entre autres les thèmes suivants : issues potentielles, données contre-factuelles, scores de propension, double-robustesse, diagramme de causalité, réseaux bayésiens, systèmes d'équations structurelles. Cet ouvrage est le fruit de la collaboration entre spécialistes réputés Léon Bottou (Facebook Al Research), Antoine Chambaz (université de Paris), Daniel Commenges (Institut national de la santé et de la recherche médicale), Isabelle Drouet (université Paris-Sorbonne), Ron Kenett (KPA Group), Vivian Viallon (International Agency for Research on Cancer) réunis à l'occasion des 18` Journées d'étude en statistique organisées par la SFdS. Le lecteur y trouvera une synthèse des fondements et des travaux les plus récents dans le domaine de la causalité statistique, avec des applications dans des domaines variés. La Société Française de Statistique (SFdS), association reconnue d'utilité publique, a pour objectif de favoriser les développements de la statistique et d'assurer la représentation de l'ensemble des utilisateurs, enseignants et chercheurs dans ce domaine. Elle est l'héritière de la SSP (Société de Statistique de Paris) fondée en 1860, de l'ASU (Association pour la Statistique et ses Utilisations) fondée en 1969 et de la 55F (Société de Statistique de France) fondée en 1976, qui ont fusionné en 1997.
Résumé : Cet ouvrage propose aux étudiants de la première année d'études supérieures une méthode progressive et efficace pour apprendre, comprendre et appliquer les concepts fondamentaux des mathématiques. Associés à des rappels de cours clairs et concis, sous forme de fiches, 200 QCM et 200 exercices de difficulté croissante permettent de s'évaluer et de s'entraîner aux examens et concours. Les corrigés détaillés mettent l'accent sur la méthode de résolution.
Issu d'une longue expérience de formation auprès de publics très variés, cet ouvrage accompagne l'étudiant en Licence, en Master ou en écoles d'ingénieurs dans son apprentissage de la statistique avec R. Dans chaque chapitre, le lecteur trouvera : - un cours détaillé ponctué de nombreux exemples et de rubriques méthodologiques ; - des exercices répartis en deux catégories : des applications directes du cours et des problèmes plus sophistiqués permettant de généraliser les concepts ; - une rubrique "Du mal à démarrer ? " . Pour les questions les plus difficiles, une indication est proposée afin d'aider à la résolution de l'exercice ou du problème ; - les solutions détaillées des exercices et des problèmes. Cette nouvelle édition enrichie est à jour des dernières évolutions du logiciel R. Les codes sont téléchargeables à partir de la page d'accueil du livre sur le site dunod. com
Cet ouvrage propose aux étudiants de la première année d'études supérieures une méthode progressive et efficace pour apprendre, comprendre et appliquer les concepts fondamentaux des mathématiques. Associés à des rappels de cours clairs et concis, sous forme de fiches, 200 QCM et 230 exercices de difficulté croissante permettent de s'évaluer et de s'entraîner aux examens et concours. Les corrigés détaillés mettent l'accent sur la méthode de résolution.
Résumé : Aux yeux de la plupart des Européens, le charbon minéral n'est plus une source d'énergie qui compte. Erreur ! Sa consommation croît si vite et ses réserves sont si abondantes qu'il pourrait passer un jour devant le pétrole. Le climat planétaire n'y gagnera rien, sauf si les technologies " charbon propre " font un bond. Quels sont les ressorts de cette croissance charbonnière ? Les embûches rencontrées par le nucléaire et la hausse des prix du gaz naturel la favorisent, mais elles ne doivent pas faire oublier la métamorphose de l'industrie du charbon dans le monde. De la Chine, leader mondial incontesté, aux États-Unis, en passant par l'Inde, la Russie et les grands pays exportateurs (Australie, Indonésie, Afrique du Sud, Colombie), une nouvelle carte se dessine. Dans tous ces pays, les firmes charbonnières se concentrent, s'internationalisent, ouvrent de nouvelles mines à ciel ouvert et tracent de nouveaux itinéraires commerciaux. La compréhension de cette métamorphose devient l'une des clés de la prospective énergétique et de la géopolitique du XXIe siècle.
Cet ouvrage est le fruit d'une longue expérience d'enseignement des probabilités-statistiques au sein de l'Institut d'Informatique d'Entreprise et de l'ESCPI Ingénieurs 2000 (CNAM). Il s'adresse aux élèves des écoles d'ingénieur, aux étudiants en mathématiques appliquées et aux ingénieurs et techniciens non-spécialistes en la matière. Son contenu et sa forme pédagogique facilitent l'assimilation de la théorie probabiliste, en particulier de certains thèmes difficiles tels le calcul de loi, le conditionnement et les notions d'asymptotique. Le livre introduit également au domaine des applications en statistiques et en fiabilité. Après des rappels de cours, les exercices abordent des sujets classiques comme les lois usuelles et les vecteurs gaussiens et d'autres plus spécifiques comme la détection de rupture, sujet actuellement leader en matière de recherche.