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Théorie des probabilités en vue des applications statistiques FaceBook Partager Tweeter Tweeter Imprimer

Théorie des probabilités en vue des applications statistiques


Auteurs : LEGAIT Sylvia

LEGAIT Sylvia

Diplômée de l’ENSAE (Ecole nationale de la statistique et de l’administration économique)

Fonction :
Chargée d’étude à l’INSEE - Languedoc-Roussillon

Domaine de publication :
Statistique

Madame Legait a publié et participé à la rédaction des 2 ouvrages suivants :
- Théorie des probabilités en vue des applications statistiques (Ed. Technip)
- Statistiques : exercices corrigés avec rappels de cours (Dunod)

, TASSI Philippe

TASSI Philippe

Diplômé de l’Ecole Nationale de la Statistique et de l’Administration Economique
Docteur en Mathématiques

Fonction :
Directeur général adjoint de Médiamétrie

Domaines de publication :
Probabilités, statistique théorique et appliquée

Auteur de nombreuses communications scientifiques, Ph. Tassi a publié et participé à la rédaction de 10 ouvrages dont :
- Méthodes statistiques (Economica)
- Théorie des probabilités en vue des applications statistiques (Ed. Technip)
- Statistique non paramétrique et robustesse (Economica)
- Histoire de la statistique (PUF)
- Problèmes résolus de statistique mathématique (Economica)

Informations complémentaires :
Ph. Tassi est membre de l’International Statistical Institute, de l’Association pour la statistique et ses utilisations (ASU), de l’Association française de marketing (AFM) et de l’European Society for Opinion and Marketing Research (ESOMAR).


ISBN : 9782710805823
relié      17 x 24 cm      360 pages
Date de publication : 1990

Version papier
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Cette introduction aux principales notions des probabilités dont le praticien sera amené à se servir est rédigée pour des lecteurs déjà familiarisés avec un certain bagage mathématique en analyse et en algèbre. En effet, l’usage de plus en plus répandu des méthodes probabilistes montre qu’une mauvaise connaissance des propriétés fondamentales des techniques est à l’origine d’interprétations parfois aberrantes des résultats. Il est donc important d’insister sur les bases, afin de faciliter la compréhension des méthodes. La rédaction fait en outre appel à de nombreux exemples d’applications et exercices résolus ou à résoudre.


Table des matières :


1. Concepts probabilistes. 2. Probabilité, Mesure, Intégration. 3. Variables aléatoires. 4. Lois de probabilité usuelles. 5. Géométrie des variables aléatoires. 6. Un outil : la fonction caractéristique. 7. Convergences de variables aléatoires. 8. Compléments et approfondissements sur les lois de probabilité. 9. Observations ordonnées. 10. Notions élémentaires sur les processus. 11. Exemples de processus. Index.