Assimiler et utiliser les statistiques. Probabilités statistiques, Résumé de cours et 180 exercices

Cet ouvrage d'exercices d'algèbre propose des rappels de cours (définition et énoncés de théorèmes, liens vers les sujets illustrant les mises en pratiques des théorèmes et présentation de quelques démarches), puis des exercices en trois niveaux : - Niveau 1 : " Mise en pratique " Des sujets élémentaires d'application directe. C'est l'occasion de présenter les méthodes et de voir les théorèmes en action. Pas/peu de technicité calculatoire. - Niveau 2 : " Entraînement. " Des sujets normaux ou inspirés d'oraux de concours échelonnés sur trois niveaux de difficulté croissante. - Niveau 3 : " Approfondissement ". Des sujets " plus transversaux ". Par chapitre une trentaine d'exercices sont proposés. Enfin, il y a un problème (d'environ deux heures en temps épreuve) à chaque chapitre.

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.

Ce livre s'adresse aux étudiants, médecins et chercheurs désirant réaliser des tests alors qu'ils débutent en statistique. Une approche simple et détaillée : illustré par 88 figures et accompagné d'exercices avec correction, l'ouvrage aborde la statistique de la manière la plus simple qui soit, sans démonstration mathématique, mais en insistant sur les détails, afin de bien maîtriser toutes les subtilités des tests. Des notions essentielles traitées en profondeur : l'ouvrage explore des points fondamentaux en statistique : la check-list à effectuer avant de réaliser un test, la gestion des individus extrêmes, l'origine de la p value, la puissance ou la conclusion d'un test. Il explique comment choisir un test à partir de ses propres données. Il décrit 35 tests statistiques sous forme de fiches, dont 24 non paramétriques, ce qui couvre la plupart des tests à une ou deux variables observées. Il traite de toutes les subtilités des tests, comme les corrections de continuité, les corrections de Welch pour le test t et l'anova, ou les corrections de p value lors des comparaisons multiples. Il propose un exemple d'application de chaque test à l'aide de R, en incluant toutes les étapes du test, et notamment l'analyse graphique des données. R, le logiciel de référence : l'originalité de ce manuel est de proposer non seulement une explication très détaillée sur l'utilisation des tests les plus classiques, mais aussi la possibilité de réaliser ces tests à l'aide de R, logiciel de référence en statistique, gratuit, disponible sur Internet et compatible avec Windows, Mac OS et Linux. L'autre originalité est de proposer l'ensemble des exemples d'application des tests à partir d'un seul fichier de données, ce qui facilite la compréhension et le passage éventuel vers d'autres logiciels d'analyse. Ce fichier, ainsi que l'intégralité du code R de ce manuel, est disponible en ligne.

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.