Statistique théorique et appliquée vol.2 inférence statistique à 1 et à 2 dimensions PDF

Statistique théorique et appliquée vol.2 inférence statistique à 1 et à 2 dimensions PDF l’acception française, la terminologie  analyse des données  désigne donc un sous-ensemble de ce qui est appelé plus généralement la statistique multivariée. L’analyse des données permet de traiter un nombre très important de données et de dégager les aspects les plus intéressants de la structure de celles-ci.


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

Le succès de cette discipline dans les dernières années est dû, dans une large mesure, aux représentations graphiques fournies. Mathématiques et informatique sont ici intimement liées. 18 – Cartographie spectrale des Iris de Fisher qui ont donné lieu à de nombreuses études en analyse des données. Dans l’acception française, la terminologie  analyse des données  désigne un sous-ensemble de ce qui est appelé plus généralement la statistique multivariée.

Ces procédés permettent notamment de manipuler et de synthétiser l’information provenant de tableaux de données de grande taille, à l’aide de l’estimation des corrélations entre les variables que l’on étudie. Mais bien avant leur temps, les techniques de base de l’analyse des données sont déjà connues. C’est la psychométrie qui développe le plus l’analyse des données. Il introduit aussi la notion d’axes principaux d’inertie. L’analyse des données est utilisée dans tous les domaines dès lors que les données se présentent en trop grand nombre pour être appréhendées par l’esprit humain. L’analyse des correspondances multiples est souvent utilisée en sociologie pour analyser les réponses à un questionnaire. En économie, les bilans des entreprises ont été étudiés par C.

La structure de la consommation des ménages dans la CEE, est présentée par Jean-Paul Benzécri et al. En épidémiologie, l’Inserm met à disposition ses données qu’ont exploitées Husson et al. En mathématiques, elles exploitent le calcul matriciel et l’analyse des vecteurs et des valeurs propres. Article détaillé : Analyse en composantes principales. Illustration présentant les variables en fonction des composantes principales. Illustration présentant le cercle des corrélations.

En ACP, les variables sont quantitatives. Les composantes, les nouvelles variables, définissent un sous-espace à q dimensions sur lequel sont projetés les individus avec un minimum de pertes d’information. En analyse des correspondances, la représentation des individus et des variables ne se fait pas dans le même espace. La mesure de la qualité de représentation des données peut être effectuée à l’aide du calcul de la contribution de l’inertie de chaque composante à l’inertie totale. Plus les variables sont proches des composantes et plus elles sont corrélées avec elles. 02 est illustré le cercle des corrélations où les variables sont représentées en fonction de leur projection sur le plan des deux premières composantes. De même, plus l’angle engendré par l’individu et l’axe de la composante est petit et mieux l’individu est représenté.

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