Introduction à la modélisation probabiliste et statistique

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Auteur principal: Marie, Nicolas (1986-....; enseignant-chercheur en mathématiques). (Auteur)
Support: E-Book
Langue: Français
Publié: Paris : Ellipses.
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Résumé: "Cet ouvrage a pour objectif de permettre à toute personne disposant d'un bagage mathématique minimal de s'initier aux outils classiques de modélisation en probabilités et en statistique. En particulier, les étudiants en début de cycle ingénieur devraient trouver dans cet ouvrage de quoi se familiariser avec des outils fondamentaux comme les modèles de régression, les chaînes de Markov, les processus à temps continu ou les équations différentielles stochastiques. Ce livre se structure en trois parties. La première partie fournit les bases de statistique et de probabilités nécessaires à la compréhension des deux autres. La deuxième partie est consacrée à la modélisation statistique et la troisième à la modélisation stochastique. A chaque chapitre, des exercices corrigés au fil du cours et des exemples d'applications concrètes sont détaillés
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500 |a Couverture (https://static2.cyberlibris.com/books_upload/136pix/9782340088054.jpg). 
504 |a Bibliogr. p. [189]-190. Index. 
506 |a L'accès en ligne est réservé aux établissements ou bibliothèques ayant souscrit l'abonnement  |e Cyberlibris 
520 |a "Cet ouvrage a pour objectif de permettre à toute personne disposant d'un bagage mathématique minimal de s'initier aux outils classiques de modélisation en probabilités et en statistique. En particulier, les étudiants en début de cycle ingénieur devraient trouver dans cet ouvrage de quoi se familiariser avec des outils fondamentaux comme les modèles de régression, les chaînes de Markov, les processus à temps continu ou les équations différentielles stochastiques. Ce livre se structure en trois parties. La première partie fournit les bases de statistique et de probabilités nécessaires à la compréhension des deux autres. La deuxième partie est consacrée à la modélisation statistique et la troisième à la modélisation stochastique. A chaque chapitre, des exercices corrigés au fil du cours et des exemples d'applications concrètes sont détaillés 
559 2 |b I. De la statistique descriptive aux probabilités  |c 1. Statistique descriptive  |c 2. Eléments d'algèbre et d'analyse  |c 3. Probabilités  |b II. Modèles statistiques  |c 4. Estimation de paramètres  |c 5. Modèles linéaires  |b III. Modèles stochastiques  |c 6. Processus à temps discret, chaînes de Markov  |c 7. Processus à temps continu  |c 8. Equations différentielles stochastiques 
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