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Statistique théorique et appliquée vol.2: Inférence statistique à 1 et à 2 dimensions - Couverture souple
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Présentation de l'éditeur :
La statistique - considérée comme l'ensemble des méthodes qui ont pour but de recueillir et d'analyser des données relatives à des groupes d'individus ou d'objets - joue un rôle essentiel dans de très nombreuses disciplines. Tel est le cas, entre autres, pour les sciences du vivant : biologie, agronomie, écologie, etc.
Les deux tomes de Statistique théorique et appliquée ont précisément pour objectif de permettre aux scientifiques de disciplines très variées, en particulier les sciences du vivant, d'utiliser au mieux les méthodes statistiques classiques, sans en négliger ni les fondements ni les limites.
L'objet du tome 2 est la présentation des principales méthodes d'inférence statistique à une et à deux dimensions relatives à l'étude des données qualitatives (proportions et pourcentages, tableaux de contingence), à l'étude des moyennes et de la dispersion, y compris l'analyse de la variance et de la covariance, et à la corrélation, la régression et les modèles linéaires.
Cet ouvrage est conçu de manière à être à la fois un manuel et un livre de référence. À cette fin, il comporte une documentation détaillée, dont plus de 900 références bibliographiques, des tables et abaques, et divers index (index bibliographique, index des traductions anglaises, index des matières et index des symboles). Son utilisation comme manuel est facilitée par la définition de différents plans de lecture, clairement indiqués tout au long du texte, et par la présence de nombreux exemples et exercices, accompagnés de leurs solutions. Des informations complémentaires sont présentées dans un site web.
Pierre Dagnelie
Professeur émérite de la faculté des sciences agronomiques de Gembloux (Belgique), il a enseigné pendant plus de 30 ans la statistique, théorique et appliquée. Il a également exercé des fonctions de professeur-visiteur dans plusieurs universités et établissements d'enseignement supérieur de France, de Grande-Bretagne, de Hongrie, de Suisse, d'Algérie, du Maroc et du Brésil et il a été appelé à donner des conférences et à effectuer des missions de formation et de consultant dans de nombreux autres pays. Il a été président de la Société internationale de Biométrie (International Biometric Society). Il est lauréat du prix du statisticien d'expression française, attribué par les Sociétés de Statistique de Paris et de France, Honorary Fellow de la Royal Statistical Society de Grande-Bretagne et correspondant étranger de l'Académie d'Agriculture de France
Extrait :
Les deux tomes de Statistique théorique et appliquée ont précisément pour objectif de permettre aux scientifiques de disciplines très variées, en particulier les sciences du vivant, d'utiliser au mieux les méthodes statistiques classiques, sans en négliger ni les fondements ni les limites.
L'objet du tome 2 est la présentation des principales méthodes d'inférence statistique à une et à deux dimensions relatives à l'étude des données qualitatives (proportions et pourcentages, tableaux de contingence), à l'étude des moyennes et de la dispersion, y compris l'analyse de la variance et de la covariance, et à la corrélation, la régression et les modèles linéaires.
Cet ouvrage est conçu de manière à être à la fois un manuel et un livre de référence. À cette fin, il comporte une documentation détaillée, dont plus de 900 références bibliographiques, des tables et abaques, et divers index (index bibliographique, index des traductions anglaises, index des matières et index des symboles). Son utilisation comme manuel est facilitée par la définition de différents plans de lecture, clairement indiqués tout au long du texte, et par la présence de nombreux exemples et exercices, accompagnés de leurs solutions. Des informations complémentaires sont présentées dans un site web.
Pierre Dagnelie
Professeur émérite de la faculté des sciences agronomiques de Gembloux (Belgique), il a enseigné pendant plus de 30 ans la statistique, théorique et appliquée. Il a également exercé des fonctions de professeur-visiteur dans plusieurs universités et établissements d'enseignement supérieur de France, de Grande-Bretagne, de Hongrie, de Suisse, d'Algérie, du Maroc et du Brésil et il a été appelé à donner des conférences et à effectuer des missions de formation et de consultant dans de nombreux autres pays. Il a été président de la Société internationale de Biométrie (International Biometric Society). Il est lauréat du prix du statisticien d'expression française, attribué par les Sociétés de Statistique de Paris et de France, Honorary Fellow de la Royal Statistical Society de Grande-Bretagne et correspondant étranger de l'Académie d'Agriculture de France
1.1 Introduction
Le choix d'une méthode d'analyse statistique bien adaptée à une situation donnée est un problème d'autant plus délicat et d'autant plus important que les logiciels statistiques actuels offrent à leurs utilisateurs des solutions et des options toujours plus nombreuses et plus diversifiées. C'est aussi un sujet difficile à traiter d'une manière générale et d'ailleurs très peu développé dans la plupart des ouvrages de statistique appliquée.
Nous nous efforcerons cependant de fournir à ce propos un certain nombre d'indications utiles, en passant en revue les principaux facteurs de choix (§ 1.2) et en présentant un canevas général de choix des méthodes (§ 1.3).
On trouvera des informations complémentaires à ce sujet dans les livres de CHATFIELD [1995] et DYTHAM [2003], ainsi que dans les articles d'EHRENBERG [1996] et HAND [1994].
1.2 Les facteurs de choix d'une méthode d'analyse statistique
1.2.1 Principes généraux
1° Le problème que nous abordons ici est celui du choix d'une méthode d'analyse statistique, soit au moment de la préparation d'une enquête ou d'une expérience, dans le cadre de l'élaboration du plan d'enquête ou d'expérience, soit au moment où les données à soumettre à l'analyse ont déjà été récoltées et sont immédiatement disponibles.
Nous n'envisagerons pas de façon particulière les divers éléments constitutifs de tout plan d'enquête ou d'expérience, que sont notamment la définition de la ou des populations-parents, la définition des unités de base de l'enquête ou de l'expérience, la définition des observations à réaliser, le choix d'une méthode d'échantillonnage ou d'un dispositif expérimental, etc. Nous supposerons que ces éléments, au sujet desquels nous avons fourni antérieurement un certain nombre d'indications générales [STAT1, § 2.2 et 2.3], ont été préalablement définis, ou au moins, que toutes les informations nécessaires à leur définition sont disponibles.
2° Le plan adopté pour l'enquête ou l'expérience confère aux observations qui doivent être réalisées une certaine structure, en termes notamment de nombre de populations et de nombre de variables ou de caractères considérés. Cette structure des données est évidemment un des éléments de base du choix de la ou des méthodes d'analyse statistique à utiliser (§ 1.2.2).
D'autres facteurs essentiels de ce choix sont l'objectif ou les objectifs poursuivis (§ 1.2.3), la nature des données à analyser (§ 1.2.4), les propriétés des méthodes statistiques elles-mêmes (§ 1.2.5), et aussi les compétences de l'utilisateur (§ 1.2.6).
(...)
Le choix d'une méthode d'analyse statistique bien adaptée à une situation donnée est un problème d'autant plus délicat et d'autant plus important que les logiciels statistiques actuels offrent à leurs utilisateurs des solutions et des options toujours plus nombreuses et plus diversifiées. C'est aussi un sujet difficile à traiter d'une manière générale et d'ailleurs très peu développé dans la plupart des ouvrages de statistique appliquée.
Nous nous efforcerons cependant de fournir à ce propos un certain nombre d'indications utiles, en passant en revue les principaux facteurs de choix (§ 1.2) et en présentant un canevas général de choix des méthodes (§ 1.3).
On trouvera des informations complémentaires à ce sujet dans les livres de CHATFIELD [1995] et DYTHAM [2003], ainsi que dans les articles d'EHRENBERG [1996] et HAND [1994].
1.2 Les facteurs de choix d'une méthode d'analyse statistique
1.2.1 Principes généraux
1° Le problème que nous abordons ici est celui du choix d'une méthode d'analyse statistique, soit au moment de la préparation d'une enquête ou d'une expérience, dans le cadre de l'élaboration du plan d'enquête ou d'expérience, soit au moment où les données à soumettre à l'analyse ont déjà été récoltées et sont immédiatement disponibles.
Nous n'envisagerons pas de façon particulière les divers éléments constitutifs de tout plan d'enquête ou d'expérience, que sont notamment la définition de la ou des populations-parents, la définition des unités de base de l'enquête ou de l'expérience, la définition des observations à réaliser, le choix d'une méthode d'échantillonnage ou d'un dispositif expérimental, etc. Nous supposerons que ces éléments, au sujet desquels nous avons fourni antérieurement un certain nombre d'indications générales [STAT1, § 2.2 et 2.3], ont été préalablement définis, ou au moins, que toutes les informations nécessaires à leur définition sont disponibles.
2° Le plan adopté pour l'enquête ou l'expérience confère aux observations qui doivent être réalisées une certaine structure, en termes notamment de nombre de populations et de nombre de variables ou de caractères considérés. Cette structure des données est évidemment un des éléments de base du choix de la ou des méthodes d'analyse statistique à utiliser (§ 1.2.2).
D'autres facteurs essentiels de ce choix sont l'objectif ou les objectifs poursuivis (§ 1.2.3), la nature des données à analyser (§ 1.2.4), les propriétés des méthodes statistiques elles-mêmes (§ 1.2.5), et aussi les compétences de l'utilisateur (§ 1.2.6).
(...)
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- ÉditeurDE BOECK SUP
- Date d'édition2011
- ISBN 10 2804163369
- ISBN 13 9782804163365
- ReliureBroché
- Numéro d'édition3
- Nombre de pages736
(Aucun exemplaire disponible)
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