Modélisations stochastiques et simulations

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.

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

Ce manuel s'adresse à un public d'étudiants de premier cycle qui ne sont pas destinés à devenir statisticiens, mais qui doivent utiliser les statistiques dans leur programme, par exemple en économie ou dans d'autres domaines. Nombre d'entre eux font face à des difficultés en mathématiques en raison de l'écart de niveau qui existe lorsqu'ils arrivent en première année de licence en particulier depuis la réforme du baccalauréat. La structure du livre est adaptée à cette nouvelle génération d'étudiants en reprenant les concepts étape par étape. Nous avons tenu compte de leur attente (format plus court) pour proposer un manuel concis, plus clair et truffé d'astuces pour utiliser les outils numériques (Excel et Wolfram Alpha) afin de gagner du temps. La recherche de clarté et de lisibilité ne sacrifie pas la rigueur : dans chaque chapitre, les encadrés soutiennent le processus d'apprentissage en mettant l'accent sur les définitions et les propositions. L'objectif principal de ce manuel est de développer une compréhension conceptuelle profonde plutôt qu'une connaissance superficielle des procédures. A cette fin, les concepts sont introduits par une approche intuitive et illustrés avec des exemples de travail.

Ce livre se destine aux étudiants en première année de cycle ingénieur, pour les cours de probabilités et de statistiques. Les concepts les plus ardus des probabilités sont édulcorés afin de mettre plus en avant les aspects pratiques de la vie professionnelle, et de convenir à un public varié d'étudiants. Son originalité est son ambivalence : le soin et le détail apportés dans les nombreuses démonstrations ainsi que la présentation qui est aussi accessible que possible par son parti pris de passer sous silence la théorie de la mesure durant la majeure partie de l'ouvrage. Le livre couvre toute la théorie des probabilités depuis le début avec la notion d'ensemble jusqu'au théorème central de la limite puis les statistiques élémentaires comme les statistiques descriptives, l'estimation ponctuelle et par intervalle de confiance, les tests statistiques et la régression linéaire.