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Résumé : Une synthèse des fondements de la théorie de l'estimation et des tests statistiques. ©Electre 2020

Résumé : Ce manuel met l'accent sur les difficultés pratiques rencontrées par les étudiants dans l'apprentissage de la matière et détaille les erreurs courantes et les pièges à éviter, avec des exemples chiffrés ou graphiques.

Résumé : Manuel consacré au calcul des probabilités ainsi qu'aux modèles probabilistes, destiné aux étudiants en sciences économiques et de gestion. L'auteur explique comment appliquer les statistiques et les probabilités à des problèmes concrets issus de la réalité. ©Electre 2021

Résumé : Une présentation de la construction des estimateurs, des intervalles de confiance ou des tests d'hypothèses pour acquérir des connaissances en statistiques inférentielles, illustrée d'exercices corrigés. ©Electre 2020

Résumé : Ce manuel détaille les notions fondamentales de statistique descriptive, le vocabulaire nécessaire à la description d'une variable, les graphiques et les mesures de tendance centrale et de dispersion. Les prérequis sont les notions élémentaires du lycée. Des cas pratiques permettent une mise en situation et 50 exercices corrigés proposent une application directe ou une ouverture.

Résumé : Aborde les outils principaux de la statistique descriptive pour résoudre des questions concrètes telles que : Comment construire ou interpréter de manière critique des tableaux de données ou des graphiques ? Comment travailler avec des proportions, des mesures d'évolutions, de tendance centrale et de dispersion ? Comment donner un sens aux chiffres ? Contient des exercices corrigés.

Résumé : Fondé sur des exemples concrets pris dans le champ des sciences infirmières et paramédicale, cet ouvrage expose les aspects élémentaires de l'analyse statistique : organisation des données, présentation sous forme de tableaux et graphiques, utilisation des principaux modèles de distribution d'une variable, échantillonnage, estimation des paramètres inconnus ou encore comparaison des données.

Résumé : Ce volume réunit les principaux outils de l'analyse statistique et spatiale utilisée en géographie. Introduit aux méthodes statistiques, puis insiste sur la nécessité de bien maîtriser la sémiologie graphique et présente trois volets qui contribuent à l'analyse spatiale : cartographie automatique, télédétection et systèmes d'information géographique.

Résumé : Fait une analyse complète de différents types de variables, par la présentation des données sous forme de tableaux et de graphiques, puis la définition et l'interprétation des diverses mesures de tendance centrale, de dispersion et de position. S'adresse aux étudiants qui ont un cours de statistiques en sciences humaines : psychologie, sciences de l'éducation, communication.

Résumé : Le programme, la méthodologie, des exercices corrigés, des annales de concours et des QCM pour réviser les grandes notions de probabilité. ©Electre 2022

Résumé : Présentation des éléments fondamentaux de mathématiques tels que la représentation graphique des fonctions, les suites et les propriétés de la limite d'une fonction, les applications des dérivées, les intégrales, etc. Propose des exemples appliqués à l'économie et consacre un chapitre à l'utilisation du logiciel Mathématica.

Résumé : Un cours de mathématiques appliquées, illustré de nombreux exemples et graphiques pour les étudiants des cursus gestion et finance, accompagné de QCM et d'exercices corrigés. ©Electre 2015

Résumé : Une présentation des techniques d'estimation des incertitudes, faisant le point sur l'ensemble des méthodes et analysant leurs avantages et faiblesses respectifs, avec des exemples variés traités en langage Python pour les comparer. ©Electre 2020

Résumé : Les sciences humaines se fondent désormais en partie sur des supports mathématiques : statistiques, graphiques, sondages... L'auteur définit les différentes valeurs que l'étudiant peut être amené à rencontrer, l'initie à l'interprétation statistique et aux principes de construction des représentations graphiques. Contient de nombreux exercices permettant de tester ses connaissances.

Résumé : Présentation des différentes étapes de la production de cartes, du traitement statistique des données brutes jusqu'à la conception graphique et cartographique, en passant par le choix d'un type de représentation, d'une méthode et d'outils. ©Electre 2023

Résumé : Qu'est-ce que R : un langage de programmation ou un logiciel de statistique ? Les deux réponses peuvent être données, chacun répondant selon son utilisation de R. Mais un statisticien souhaitant développer de vraies compétences en R se doit d'en maîtriser les deux aspects. Ce livre est donc structuré en deux parties correspondant à ces deux potentiels de R. La première partie concerne la programmation avec R : les commandes de base pour la création et la manipulation d'objets, la gestion des entrées/sorties, la programmation et les graphiques. Les derniers chapitres traitent des aspects plus avancés de la programmation avec, par exemple, l'utilisation de fonctions écrites en C ou en Fortran dans un script R, ou bien la création de package. La seconde partie porte sur les méthodes statistiques, présentes essentiellement dans la version de base de R, mais aussi dans certains packages spécifiques : statistiques descriptives, inférence statistique et méthodes non-paramétriques, tests statistiques (comparaison d'échantillon, test d'adéquation, etc.), régression linéaire et analyse de la variance, séries temporelles, analyse de durées de vie, analyse de données et méthodes de classification. Cette partie est complétée par un chapitre sur la génération automatique de rapports.

Résumé : Explique comment utiliser les statistiques au cours de travaux historiques en présentant ses principales notions : les séries chronologiques et leur représentation, des séries simples aux distributions, la médiane, la médiale, les valeurs de positions et le carré de concentration, la variance et l'écart-type, la représentation graphique des séries synchroniques, les rapports et pourcentages, etc.

Résumé : Fait une analyse complète de différents types de variables, par la présentation des données sous forme de tableaux et de graphiques, puis la définition et l'interprétation des diverses mesures de tendance centrale, de dispersion et de position. S'adresse aux étudiants qui ont un cours de statistiques en sciences humaines : psychologie, sciences de l'éducation, communication.

Résumé : Présente les méthodes de classification regroupées en trois types : classification hiérarchique ascendante et descendante, construction d'une partition unique fondée sur différentes notions (similarité, densité, modèle probabiliste ou neuronal, graphique), classification d'un ensemble de variables.

Résumé : Une présentation du logiciel R, à la fois libre, gratuit et fruit d'une collaboration internationale. Le lecteur y apprend, grâce à des exemples réels, à récupérer les bases de données, traiter les variables, créer des graphiques et produire des analyses. ©Electre 2014

Résumé : Une introduction pédagogique à la théorie quantique des champs et à la physique des transitions de phase, accompagnée d'exercices corrigés : quantification de Wigner, mécanique quantique relativiste, méthodes de seconde quantification, théorie de Landau, entre autres. ©Electre 2022

Résumé : Les clés pour modéliser et caractériser des systèmes multiphysiques (formalismes graphiques, Bond Graphs, GIC/REM), analyser la qualité et la stabilité des réseaux et contribuer à la robustesse en conception intégrée. Le point est fait aussi sur la gestion de l'énergie des sytèmes énergétiques hybrides incluant du stockage et sur différentes méthodes statistiques de dimensionnement des réseaux.

Résumé : Les clés pour modéliser et caractériser des systèmes multiphysiques (formalismes graphiques, Bond graphs, GIC/REM), analyser la qualité et la stabilité des réseaux et de contribuer à la robustesse en conception intégrée. Le point est aussi fait sur la gestion de l'énergie des sytèmes énergétiques hybrides incluant du stockage et sur différentes méthodes statistiques de dimensionnement des réseaux.

Résumé : La neuroscience informatique basée sur les données facilite la transformation des données en informations sur la structure et les fonctions du cerveau. Cette introduction destinée aux chercheurs et aux étudiants diplômés est le premier traitement approfondi et complet des méthodes statistiques et d'apprentissage automatique pour les neurosciences. Les méthodes sont démontrées à travers des études de cas de problèmes réels pour permettre aux lecteurs de construire leurs propres solutions. Le livre couvre une grande variété de méthodes, y compris la classification supervisée avec des modèles non probabilistes (voisins les plus proches, arbres de classification, induction de règles, réseaux de neurones artificiels et machines vectorielles de support) et des modèles probabilistes (analyse discriminante, régression logistique et classificateurs de réseaux bayésiens) , méta-classificateurs, classificateurs multidimensionnels et méthodes de sélection de sous-ensembles de caractéristiques. D'autres parties de l'ouvrage sont consacrées à la découverte d'associations avec des modèles graphiques probabilistes (réseaux bayésiens et réseaux de Markov) et à des statistiques spatiales avec des processus ponctuels (aléa spatial complet et cluster, processus régulier et Gibbs). Les niveaux de neurosciences cellulaires, structurelles, fonctionnelles, médicales et comportementales sont pris en compte.

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