MODERN METHODS OF MULTIVARIATE STATISTICS - TVC 82

Résumé : Ce livre s'adresse tout particulièrement aux professionnels de la santé, aux étudiants en sciences médicales et aux scientifiques qui consultent des statisticiens ou souhaitent comprendre les aspects statistiques de leurs recherches. L'auteur a conçu ce livre comme un guide d'interprétation de résultats plutôt que d'analyse des données. Pour ne pas dérouter les lecteurs, les mathématiques sont utilisées avec parcimonie, quand elles sont vraiment nécessaires à la bonne compréhension d'un concept et toujours accompagnées d'une explication contextuelle. Une méthodologie intuitive : Dans son livre, Motulsky présente les concepts et méthodes statistiques de manière claire et intuitive et les illustre par un grand nombre d'exemples basés sur des données réelles. Cet ouvrage traite des méthodes statistiques usuelles, aussi bien que de certaines méthodes avancées, incluant différents modèles tels que ta régression multiple, logistique et des risques instantanés proportionnels. Leurs conditions d'application sont discutées et une large place est donnée à l'interprétation des résultats qui en découlent. Un exposé théorique et pratique Tout au long de l'ouvrage, l'aspect pratique est mis en évidence, des exemples basés sur des données réelles ainsi que des analogies avec des exemples de la vie courante illustrent l'exposé théorique. L'auteur insiste sur tes conditions d'application des différentes méthodes et donne une importance toute particulière à l'interprétation critique des résultats de l'application de ces méthodes.

La probabilité est une science indispensable pour nombre de technologies et domaines de recherche. En effet, elle trouve des applications dans la physique quantique, comme en astronomie, télécommunications, radar, sonar, etc. Les méthodes statistiques ont été largement appliquées en ingénierie comme en finance ou en sociologie. Cet ouvrage s'appuie sur un texte clair, simple et concis. Il est plus riche en exemples et exercices résolus, en codes de programmation sous Matlab ou Python qu'en démonstrations, mais il permet de modéliser des situations complexes, continues comme discrètes. Il s'adresse à un public large d'étudiants en parcours universitaire ou de grande école, ingénieurs ou commerciaux. Des chercheurs de tous domaines amenés à traiter des données y trouveront des outils pertinents. Les auteurs ont développé des problèmes de synthèse pour résoudre des problèmes réels rencontrés dans des applications variées. En élaborant plusieurs solutions pour résoudre les divers exercices, cet ouvrage favorise l'autonomie du lecteur et l'incite à approfondir ses connaissances théoriques et pratiques tant en probabilité que sur les méthodes statistiques.

Suivant un plan très efficace, Statistiques sans maths pour psychologues est conçu pour exposer de manière claire et didactique les concepts et techniques clés en statistiques, sans faire appel à des connaissances avancées en mathématiques. Il accorde une grande place à la compréhension de l'utilisation des statistiques, des résultats et de leur interprétation, plutôt qu'à la formalisation mathématique, aussi bien pour la présentation des concepts que pour l'utilisation du logiciel SPSS. Fondamentalement tourné vers la pratique, il donne ainsi aux étudiants le bagage nécessaire pour comprendre les articles scientifiques, mais aussi pour analyser et interpréter des données de manière autonome. Directement conçu pour les étudiants, cet ouvrage très pédagogique propose de nombreux exercices et activités qui leur permettent de mettre en pratique les notions abordées et de manipuler le logiciel SPSS par eux-mêmes. Il éclaire la théorie par de nombreux exemples amusants, afin de faire de l'apprentissage des statistiques une expérience agréable à la portée de tous. Il est ainsi le compagnon indispensable de l'étudiant de premier cycle en psychologie. Cette nouvelle édition a été entièrement mise à jour. Elle détaille pas à pas l'usage de la dernière version du logiciel de calcul statistique SPSS et mobilise de nombreux nouveaux exemples issus de la littérature scientifique la plus récente.

Principes, applications et interprétations de différentes techniques de modélisation statistique, classiques ou avancées, linéaires ou non linéaires, incluant les modèles par les moindres carrés ordinaires, les modèles logit (logistiques), les modèles multiniveaux (hiérarchiques). Méthodologie progressive, avec de nombreux exemples Logiciels utilisés: MLwin et SAS (transposable en SPSS). Illustré par des tableaux et des captures d'écrans. Nouvelle édition incluant en téléchargement des exercices d'entraînement sur les bases de données et les programmes SAS ou SPSS de mise en oeuvre des analyses. Destiné aux étudiants et chercheurs en sciences de l'éducation, économie, psychologie, STAPS (sciences et techniques des activités physiques et sportives), méthodologie statistique, sociologie, démographique, géographique, agronomie et biologie.