probabilité et statistique
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probabilité et statistique

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Initiation aux Traitements Statistiques - Méthodes, Méthodologie
Préface :
Prenons un fichier de donnés, posons-nous quelques questions et introduisons graduellement les outils statistiques nécessaires pour y répondre. A partir de cette idée simple, les auteurs proposent une présentation originale de la statistique, véritablement ancrée dans la pratique. S’appuyant sur leur riche expérience tant en formation initiale qu’en formation continue, ils ont bâti le cours idéal de statistique pour non-mathématiciens. Ce manuel s’adresse à un large public. L’étudiant y trouvera l’approche intuitive mais rigoureuse des méthodes usuelles, absenté des manuels courants dont le formalisme mathématique constitue souvent un obstacle à la lecture. L’enseignant y puisera bon nombre d’exemples et de présentations pédagogiques. Tous les utilisateurs seront particulièrement intéressés par des problèmes méthodologiques importants en pratique (mais rarement abordés dans les livres) comme l’étude et la prise en compte de données manquantes et de données aberrantes.

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Introduction aux Probabilités et aux Chaînes de Markov
Préface :
Ce cours, qui s’adresse aux étudiants des universités et des grandes écoles, donne les éléments de la théorie des probabilités utiles à la compréhension des modèles probabilistes de leurs spécialités respectives, ainsi que la pratique du calcul des probabilités nécessaire à l’exploitation de ces modèles. Cette initiation aux probabilités comporte trois degrés: le calcul des probabilités, la théorie des probabilités, les chaînes de Markov. La première partie du cours introduit les notions essentielles: événements, probabilité, variable aléatoire, probabilité conditionnelle, indépendance. L’accent est mis sur les outils de base (fonction génératrice, fonction caractéristique) et le calcul des probabilités (règles de Bayes, changement de variable, calcul sur les matrices de covariance et les vecteurs gaussiens). Un court chapitre est consacré à la notion d’entropie et à
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Promenade aléatoire
Préface :
La modélisation et l'analyse des systèmes-qu'ils soient biologiques, physiques, informatiques ou économiques - supposent la prise en compte de deux paramètres essentiels : le temps et l'incertain.
La distinction du passé (connu) et du futur (à estimer) est à la base de la théorie des processus de Markov et des martingales. Ce livre est une introduction à ces théories. Il est issu du cours de probabilités enseigné par les auteurs en seconde année à l'Ecole Polytechnique et est destiné aux étudiants des écoles d'ingénieurs ou de second et troisième cycle universitaire (Mastères). Les connaissances requises pour sa lecture ont été réduites au minimum et bien qu'une certaine familiarité avec le vocabulaire probabiliste (variables aléatoires, espérance, etc.) soit supposée, le seul concept dont il vraiment fait usage est celui d'indépendance.

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génétique statistique
Préface :
Cet ouvrage expose plusieurs concepts fondamentaux des statistiques et de la modélisation stochastique appliqués à la génétique. Les dispositifs analysés – tests de signification, méthodes d'analyse fondées sur la fonction de vraisemblance, algorithme EM, modélisations, analyse de la variance, classifications hiérarchiques, comparaisons multiples, etc. – se révèlent tous utiles pour comprendre de nombreux phénomènes biologiques. L'un des chapitres propose un éclairage sur la carcinogenèse grâce à la modélisation stochastique et diverses méthodes d'estimation ; un autre, tourné vers la génétique des populations, expose l'équilibre de Hardy–Weinberg et livre une interprétation statistique de la sélection naturelle, des processus de mutation et de l'héritabilité. Le modèle génétique de Wright–Fisher et les processus de coalescences sont eux–aussi analysés. Le processus de l'évolution, la comparaison des séquences d'ADN et la construction d'arbres phylogénétiques font l'objet du dernier chapitre. Cet ouvrage s'adresse autant aux mathématiciens qu'aux biologistes. Les premiers y trouveront un ensemble d'études de cas tirés de la génétique ; les seconds pourront se familiariser avec les outils d'analyse et de modélisation mathématique de leur discipline. Rédigé avec un grand souci de clarté, il est également accessible auxnon–spécialistes qui pourront ainsi renforcer leur base théorique et surtout développer leur savoir–faire grâce à des applications très concrètes.

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  1. Hasard nombre aleatoire et methode de Monte Carlo
  2. Probabilités : cours et problèmes
  3. Introduction aux probabilités et à la statistique
  4. Théorie des probabilités

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