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La démarche statistique n'est pas seulement une auxiliaire des sciences destinées 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 édition est une révision complète, avec des ajouts, des éditions à succès de 1990 et de 2006. Elle 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.
Les données, foisonnantes et de plus en plus facilement accessibles, sont aujourd'hui au coeur de la démarche marketing. Mais comment les trier? Comment les analyser? Comment les utiliser? Cet ouvrage aborde les outils statistiques dans une perspective de prise de décision marketing. Chaque outil est présenté selon sa finalité et ses conditions d'utilisation, à partir d'un exemple concret. De manière pédagogique et progressive, l'ouvrage explique comment bien définir sa problématique, choisir la méthode et les outils adaptés pour récolter les bonnes données, et finalement prendre une décision.
Initiation à l'analyse des données - Concepts de l'analyse exploratoire - Concepts de l'analyse confirmatoire - Analyse de la variance - Corrélation et régression - Étude de cas.
La surdispersion est un phénomène couramment rencontré en analyse statistique des données de comptage. Elle survient dans de nombreux domaines comme l’assurance, l’économie et l’épidémiologie. Ses causes sont variées, par exemple la présence d’une hétérogénéité inobservée entre individus ou l’inflation de zéros. Cet ouvrage présente des méthodes et modèles statistiques qui permettent de prendre en compte cette surdispersion. Il met l?accent notamment sur les avancées récentes obtenues dans le domaine des modèles de régression à inflation de zéros. Des applications sur données réelles, traitées avec le logiciel R, accompagnent la présentation. En particulier, un jeu de données issu du champ de l’économie de la santé sert de fil conducteur dans la majeure partie de l’ouvrage. Méthodes statistiques pour l’analyse de données de comptage surdispersées est accessible à tout lecteur, statisticien de formation ou non, qui sait mettre en oeuvre les modèles de régression linéaires et linéaires généralisés.
Pour aider les étudiants de tous âges dans leur apprentissage plusieurs outils informatiques sont présentés, la priorité étant donnée à la prise en main détaillée mais rapide et efficace d’un tableur. Les notions sont illustrées par des données tirées de la vie de tous les jours. Elles sont détaillées étape par étape. La progression est régulière, et le degré de difficulté des chapitres est croissant. Les savoir-faire acquis permettent de mieux appréhender l’exploration de données et les statistiques descriptives.
Le tableur Excel est un outil de calcul et de communication quasi universel dans notre entourage professionnel. C'est un outil simple pour créer et personnaliser les calculs et les graphiques statistiques. C'est un outil transparent : quand la feuille de calcul est bien préparée, on y lit en clair les opérations effectuées. C'est un outil interactif vous changez quelque chose et vous en voyer immédiatement les conséquences. Cet ouvrage est le fruit d'un travail collectif d'une dizaine de staticiens animés par ces idées et motivés par la volonté d'actionner des leviers efficaces pour la diffusion de la pratique statistique. Il a bénéficié de la diversité des approches et de la confrontation des idées des auteurs dans un travail qui les a réunis pendant plus d'un an. Le manuel s'adresse à tous les praticiens du traitement de données, professionnels ou occasionnels, ainsi qu'aux étudiants et aux enseignants. On y trouvera la mise en pratique concrète des calculs et graphiques les plus courants côtoyant des outils originaux et puissants pour le décideur en entreprise. Il s'appuie en permanence sur des illustrations concrètes, il dit " comment faire " jusqu'au détail indispensable à qui veut expérimenter et maîtriser.
Les sciences du langage (SDL) se situent à la croisée de plusieurs disciplines (psychologie, linguistique, orthophonie, psycholinguistique, neurosciences...) et nécessitent des connaissances théoriques et méthodologiques bien spécifiques. Cet ouvrage, qui introduit aux statistiques pour les SDL, est constitué de deux parties : la première partie décrit et explicite le traitement des données issues de l’oral et de l’écrit ; la seconde partie présente les différentes méthodes d'analyse statistique, qui sont illustrées par des exemples concrets en sciences du langage et font l’objet d’une démonstration “pas à pas” du logiciel R.
Ce manuel s’adresse aux étudiants de 3e année de licence et de master, aux étudiants des écoles de commerce et d’ingénieurs, et plus généralement à ceux qui s’intéressent à l’analyse statistique des données et ses applications. Les méthodes d’économétrie et d’analyse de données sont des techniques complémentaires, basées sur les mêmes outils mathématiques et statistiques ; les exercices proposés dans ce livre concernent la mesure de la liaison entre deux variables, les modèles de régression simple et multiple, l’analyse en composantes principales, l’analyse canonique et l’analyse factorielle des correspondances. Table des matières : 1. Relations entre deux variables. 2. Le modèle de régression simple. 3. Le modèle de régression multiple. 4. Problèmes de régression. 5. L’analyse en composantes principales. 6. L’analyse canonique et l’analyse factorielle des correspondances. Tables statistiques.
L'Analyse Statistique des Données est une technique de gestion en plein essor, surtout depuis le développement conjoint de l'informatique et de la modélisation. Tous les domaines de la gestion recourent peu ou prou à l'ASD : une formation aux outils de l'ASD apparaît donc de plus en plus nécessaire, voire indispensable. La maîtrise de ces outils passe non seulement par le " savoir " mais aussi par le " savoir-faire ". C'est ce que nous propose cet ouvrage. On y trouvera un rappel de cours, une série de questions permettant de tester ses connaissances, des exercices avec leurs corrigés et des études de cas avec leurs commentaires.
Cet ouvrage propose une approche généraliste et spécifique de la statistique appliquée aux sciences du sport. Ce qu’il faut connaitre de la donnée à la comparaison, de l’enquête à l’expérimentation en passant par la modélisation est développé sans formalisme mathématique inutile. En faisant le choix de nous plonger dans 12 problématiques « très STAPS », l’auteur s’écarte volontairement des manuels classiques pour nous faire découvrir les principaux enjeux de la statistique… en STAPS. Avec la progressivité des problématiques et la possibilité de reproduire l’essentiel des analyses sous Excel et/ou R, cet ouvrage permet de développer ses connaissances et compétences en statistique et traitement des données. Il s'adresse aux étudiants de licences, masters et doctoratx STAPS, aux enseignants et enseignants-chercheurs en sciences du sport et aux data analystes traitant de données sportives.