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.

The Concise Encyclopedia of Statistics presents the essential information about statistical tests, concepts, and analytical methods in language that is accessible to practitioners and students of the vast community using statistics in medicine, engineering, physical science, life science, social science, and business/economics. The reference is alphabetically arranged to provide quick access to the fundamental tools of statistical methodology and biographies of famous statisticians. The more than 500 entries include definitions, history, mathematical details, limitations, examples, references, and further readings. All entries include cross-references as well as the key citations. The back matter includes a timeline of statistical inventions. This reference will be an enduring resource for locating convenient overviews about this essential field of study.

La théorie des probabilités concerne la modélisation du hasard et le calcul des probabilités, son évaluation. La statistique fournit des outils pour la caractérisation du hasard à partir de son observation et constitue un outil incontournable d'aide à la décision. Ce livre présente la théorie des probabilités et de la statistique généralement enseignée aux ingénieurs. Tout en consacrant plus d'espace aux probabilités, il contient tous les sujets essentiels de la statistique. Il comporte trois parties : la première est une introduction à la théorie des probabilités, la deuxième partie est consacrée à l'étude des processus de Markov à temps discret et continu et aux systèmes de files d'attente, la troisième partie aborde des sujets d'usage courant de la statistique inférentielle : l'estimation, la théorie des tests et la régression linéaire. L'accent est mis sur les applications des résultats théoriques. Des exercices corrigés extraits de divers champs d'application et des programmes de simulation accompagnent chaque chapitre de l'ouvrage. Les algorithmes de simulation sont traduits en langage MATLAB en vertu de la simplicité de la syntaxe de ce dernier et de son accessibilité à bon nombre de scientifiques. Les fonctions prédéfinies dans les boîtes à outils accompagnant le logiciel MATLAB ne sont pas systématiquement utilisées afin de permettre au lecteur de traduire les programmes proposés dans n'importe quel autre langage. Ce manuel s'adresse principalement aux étudiants en génie et en sciences appliquées. Il intéresse également les enseignants, les chercheurs, les ingénieurs (génie logiciel, télécommunication, maintenance, finance) et constitue un support de cours dans les écoles d'ingénieurs et les universités.

Unique en son genre dans sa conception et dans son contenu, Labo-Stat - Guide de validation des méthodes d'analyses présente une nouvelle stratégie de validation selon une démarche raisonnée fondée sur le profil d'exactitude. Les techniques statistiques adaptées y sont explicitées sous une forme didactique et les solutions possibles ainsi que les limites éventuelles de diverses normes existantes sont largement développées et illustrées d'exemples concrets directement exploitables. Les applications numériques, sous forme de feuilles de calcul modèles pour des tableurs et des petits scripts, sont téléchargeables en ligne. Complétée par les explications de cet ouvrage, elles permettent au non-statisticien d'accéder aisément à une interprétration graphique des résultats. Labo-Stat a été conçu pour pouvoir être facilement utilisé sur la paillasse du laboratoire et permettre à tout un chacun, responsable, ingénieur, chercheur, technicien ou étudiant, de s'approprier les techniques indispensables pour déboucher sur une conclusion claire et sans ambiguïté et mener la validation des méthodes dans un souci de contrôle des coûts.

Statistical implicative analysis is a data analysis method created by Régis Gras almost thirty years ago which has a significant impact on a variety of areas ranging from pedagogical and psychological research to data mining. Statistical implicative analysis (SIA) provides a framework for evaluating the strength of implications; such implications are formed through common knowledge acquisition techniques in any learning process, human or artificial. This new concept has developed into a unifying methodology, and has generated a powerful convergence of thought between mathematicians, statisticians, psychologists, specialists in pedagogy and last, but not least, computer scientists specialized in data mining. This volume collects significant research contributions of several rather distinct disciplines that benefit from SIA. Contributions range from psychological and pedagogical research, bioinformatics, knowledge management, and data mining.

La 4ème de couverture indique : "Comment synthétiser et interpréter l'information contenue dans des données économiques et financières ? Comment analyser et quantifier la relation entre plusieurs séries ? Qu'est-ce qu'une loi de probabilité ? Comment estimer un modèle et mettre en œuvre des tests statistiques ? Alliant théorie et pratique, ce manuel met l'accent sur l'acquisition des méthodes et des compétences indispensables à tout étudiant pour réussir sa licence. Il propose : des situations concrètes pour introduire les concepts ; un cours visuel et illustré par de nombreux exemples pour acquérir les connaissances fondamentales en statistique et probabilités ; des conseils méthodologiques et des interviews pour traduire la théorie en pratique et montrer comment la statistique est utilisée par les professionnels ; des éclairages sur les grands auteurs de la discipline ; des exercices progressifs et variés (QCM, problèmes, sujets d'examen) pour s'évaluer et s'entraîner. Les corrigés détaillés des exercices, les tables statistiques et des approfondissements sont accessibles sur www.dunod.com."