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Langue française
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Probabilités, analyse des données et statistique
Gilbert Saporta
- Technip
- Statistiques
- 26 Juillet 2011
- 9782710809807
La démarche statistique n'est pas seulement une auxiliaire des sciences destinée 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 nouvelle édition est une révision complète, avec des ajouts, de l'édition de 1990 et 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.
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Probabilites, analyse des donnees et statistiques
Gilbert Saporta
- Technip
- 17 Avril 2003
- 9782710805656
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Données manquantes
Anne Gegout-Petit, Myriam Maumy, Gilbert Saporta
- Technip
- 11 Octobre 2022
- 9782710811954
Une synthèse des fondements et des travaux les plus récents dans le domaine du traitement des données manquantes, avec des applications dans des domaines variés.
Il n'y a pas de données sans données manquantes ! Les inconvénients en sont connus : biais éventuels et difficultés d'utiliser des méthodes conçues pour des données complètes. Il est indispensable de comprendre les mécanismes qui peuvent conduire à l'absence totale ou partielle de valeurs dans des échantillons. Des variables peuvent manquer en totalité parce qu'elles n'ont pu être observées ou qu'elles sont inobservables comme des variables latentes. Les données censurées constituent une espèce particulière de données manquantes. De nombreuses solutions ont été proposées pour remplacer des valeurs manquantes par des valeurs plausibles : imputations simples ou multiples, avec ou sans modèle. On peut aussi utiliser des méthodes qui s'accommodent d'une proportion raisonnable de données manquantes. Depuis la première édition du célèbre ouvrage de Little et Rubin en 1987, des milliers d'articles ont été publiés et des développements logiciels ont foisonné. Cet ouvrage a été édité suite à la 52e édition des journées d'étude de statistique qui a eu lieu en 2021. -
Apprentissage statistique et données massives
Myriam Maumy-Bertrand, Gilbert Saporta, Christine Thomas-Agnan
- Technip
- Statistiques
- 26 Mai 2018
- 9782710811824
La numérisation du monde a pour conséquence la mise à disposition de masses de données inédites, notamment celles provenant du web.
La statistique qui s'est développée autrefois dans un contexte de rareté des données fait face à de nouveaux défis. Donner du sens aux données, développer des algorithmes prédictifs sans nécessairement avoir de modèle génératif, tels sont quelques-uns des objectifs de l'apprentissage statistique. L'apport d'autres disciplines - informatique et optimisation en particulier - est essentiel compte tenu de la nécessité de traiter rapidement les volumes de données impliqués.
On distingue l'apprentissage supervisé, où l'objectif est de prévoir une réponse à partir de prédicteurs, de l'apprentissage non supervisé, qui recherche des structures et des formes sans chercher à prévoir une réponse particulière. Depuis les réseaux de neurones jusqu'aux forêts aléatoires, en passant par les séparateurs à vaste marge (SVM), de nombreux algorithmes ont été développés, ne reposant que faiblement sur des hypothèses probabilistes. Dans ce contexte, la validation, la capacité de généralisation à de nouvelles données et le passage à l'échelle sont donc essentiels.
Cet ouvrage est le fruit de la collaboration entre spécialistes réputés. Sylvain Arlot (Université Paris Sud), Philippe Besse (INSA de Toulouse), Stéphane Canu (INSA de Rouen), Jean-Michel Poggi (Université Paris Descartes & LMO, Université Paris-Sud Orsay), Emmanuel Viennet (Université Paris 13) et Nathalie Villa-Vialaneix (INRA, Toulouse) réunis à l'occasion des 17es Journées d'étude en statistique organisées par la SFdS. Le lecteur y trouvera une synthèse des fondements et des travaux les plus récents dans le domaine de l'apprentissage statistique, avec des applications dans des domaines variés.
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L'analyse des données
Jean-Marie Bouroche, Gilbert Saporta
- Que sais-je ?
- Que Sais-je ?
- 25 Avril 2017
- 9782130584612
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Approches statistiques du risque
Jean-Jacques Droesbeke, Gilbert Saporta, Christine Thomas-Agnan
- Technip
- Statistiques
- 1 Juillet 2014
- 9782710809654
L 'actualité nous renvoie tous les jours une facette du risque : crise financière, accidents d'avion, dérapages du changement climatique, etc.
Quel est le rôle joué par la statistique dans l'analyse de ces risques et quels sont les outils spécifiquement développés pour cela ?
Cet ouvrage est consacré à une présentation des fondements méthodologiques classiques mais aussi récents, et présente des applications à des domaines variés.
