An Introduction to Statistical Learning with Applications in R / Gareth James  

Public ISBD Titre : An Introduction to Statistical Learning with Applications in R : with applications in R Type de document : texte imprimé Auteurs : Gareth James, Auteur ; Daniela Witten, Auteur ; Hastie, Trevor J, Auteur ; Tibshirani, Robert John, Auteur Editeur : Cham : Springer International publishing Année de publication : 2013 Collection : Springer texts in statistics (Internet), ISSN 2197-4136 num. 103 Importance : 1 vol (426 p.) Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-4614-7138-7 Note générale : 978-1-4614-7138-7 Langues : Anglais (eng) Catégories : Informatique Mots-clés : Theoretical Mathematical and Computational Physics Statistics  Artificial Intelligence (incl Robotics)  Statistical Theory and Methods Statistics and Computing/Statistics Programs Statistics general  Artificial Intelligence Index. décimale : 519.5 Statistique mathématique , analyse statistique Résumé : An Introduction to Statistical Learning provides an accessible overview of the field of statistical learning, an essential toolset for making sense of the vast and complex data sets that have emerged in fields ranging from biology to finance to marketing to astrophysics in the past twenty years. This book presents some of the most important modeling and prediction techniques, along with relevant applications. Topics include linear regression, classification, resampling methods, shrinkage approaches, tree-based methods, support vector machines, clustering, and more. Color graphics and real-world examples are used to illustrate the methods presented. Since the goal of this textbook is to facilitate the use of these statistical learning techniques by practitioners in science, industry, and other fields, each chapter contains a tutorial on implementing the analyses and methods presented in R, an extremely popular open source statistical software platform. Two of the authors co-wrote The Elements of Statistical Learning (Hastie, Tibshirani and Friedman, 2nd edition 2009), a popular reference book for statistics and machine learning researchers. An Introduction to Statistical Learning covers many of the same topics, but at a level accessible to a much broader audience. This book is targeted at statisticians and non-statisticians alike who wish to use cutting-edge statistical learning techniques to analyze their data. The text assumes only a previous course in linear regression and no knowledge of matrix algebra Côte titre : Fs/23256 En ligne : http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-7138-7 An Introduction to Statistical Learning with Applications in R : with applications in R [texte imprimé] / Gareth James, Auteur ; Daniela Witten, Auteur ; Hastie, Trevor J, Auteur ; Tibshirani, Robert John, Auteur . - Cham : Springer International publishing, 2013 . - 1 vol (426 p.) ; 24 cm. - (Springer texts in statistics (Internet), ISSN 2197-4136; 103) . ISBN : 978-1-4614-7138-7 978-1-4614-7138-7 Langues : Anglais (eng) Catégories : Informatique Mots-clés : Theoretical Mathematical and Computational Physics Statistics  Artificial Intelligence (incl Robotics)  Statistical Theory and Methods Statistics and Computing/Statistics Programs Statistics general  Artificial Intelligence Index. décimale : 519.5 Statistique mathématique , analyse statistique Résumé : An Introduction to Statistical Learning provides an accessible overview of the field of statistical learning, an essential toolset for making sense of the vast and complex data sets that have emerged in fields ranging from biology to finance to marketing to astrophysics in the past twenty years. This book presents some of the most important modeling and prediction techniques, along with relevant applications. Topics include linear regression, classification, resampling methods, shrinkage approaches, tree-based methods, support vector machines, clustering, and more. Color graphics and real-world examples are used to illustrate the methods presented. Since the goal of this textbook is to facilitate the use of these statistical learning techniques by practitioners in science, industry, and other fields, each chapter contains a tutorial on implementing the analyses and methods presented in R, an extremely popular open source statistical software platform. Two of the authors co-wrote The Elements of Statistical Learning (Hastie, Tibshirani and Friedman, 2nd edition 2009), a popular reference book for statistics and machine learning researchers. An Introduction to Statistical Learning covers many of the same topics, but at a level accessible to a much broader audience. This book is targeted at statisticians and non-statisticians alike who wish to use cutting-edge statistical learning techniques to analyze their data. The text assumes only a previous course in linear regression and no knowledge of matrix algebra Côte titre : Fs/23256 En ligne : http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-7138-7

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Analyse de données avec SPSS / Manu Carricano

Public ISBD Titre : Analyse de données avec SPSS Type de document : texte imprimé Auteurs : Manu Carricano, Auteur ; Fanny Poujol, Auteur Editeur : Paris : Pearson education France Année de publication : 2008 Collection : Synthex, ISSN 1768-7616 Importance : 1 vol. (XI-202 p.) Présentation : ill., couv. ill. en coul. Format : 26 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7440-7277-2 Note générale : Bibliogr. p. 195-196. Index Langues : Français (fre) Catégories : Mathématique Mots-clés : SPSS (logiciel) Analyse des données : Manuels d'enseignement supérieur Index. décimale : 519.5 Statistique mathématique , analyse statistique Résumé : Ce livre a pour objectif d'amener à découvrir tout le potentiel de l'analyse des données à travers de nombreux exemples et exercices d'application, situés principalement dans le champ du marketing. Progressif et pédagogique, il s'articule autour des étapes clés d'une analyse de données : la définition de la problématique, la description des données, la validation des instruments de mesure. La suite du livre met l'accent sur le choix d'une méthode d'analyse, qu'elle soit descriptive (tris croisés, analyse factorielle) ou plus technique (ANOVA, régression, analyse conjointe). Le dernier chapitre traite de la rédaction du rapport, élément essentiel de la communication des résultats. Le livre inclut de nombreux exemples illustratifs et applications. La plupart de ces dernières font appel à SPSS afin que le lecteur se familiarise avec ce logiciel. Il pourra ainsi appliquer ses connaissances théoriques et mettre en pratique une démarche d'analyse. Ce livre s'adresse aux étudiants de premier et de second cycle (IUT, BTS, universités et écoles de commerce). Rappel méthodologique sur la réalisation d'une analyse de données et outil concret d'utilisation de SPSS, il sera également utile aux chargés d'études en activité. Note de contenu : Préface Introduction Les auteurs Analyser pour décider Décrire les données Simplifier les données Segmenter L'analyse de variance La régression linéaire L'analyse conjointe Communiquer les résultats Bibliographie générale Index Analyse de données avec SPSS [texte imprimé] / Manu Carricano, Auteur ; Fanny Poujol, Auteur . - Paris : Pearson education France, 2008 . - 1 vol. (XI-202 p.) : ill., couv. ill. en coul. ; 26 cm. - (Synthex, ISSN 1768-7616) . ISBN : 978-2-7440-7277-2 Bibliogr. p. 195-196. Index Langues : Français (fre) Catégories : Mathématique Mots-clés : SPSS (logiciel) Analyse des données : Manuels d'enseignement supérieur Index. décimale : 519.5 Statistique mathématique , analyse statistique Résumé : Ce livre a pour objectif d'amener à découvrir tout le potentiel de l'analyse des données à travers de nombreux exemples et exercices d'application, situés principalement dans le champ du marketing. Progressif et pédagogique, il s'articule autour des étapes clés d'une analyse de données : la définition de la problématique, la description des données, la validation des instruments de mesure. La suite du livre met l'accent sur le choix d'une méthode d'analyse, qu'elle soit descriptive (tris croisés, analyse factorielle) ou plus technique (ANOVA, régression, analyse conjointe). Le dernier chapitre traite de la rédaction du rapport, élément essentiel de la communication des résultats. Le livre inclut de nombreux exemples illustratifs et applications. La plupart de ces dernières font appel à SPSS afin que le lecteur se familiarise avec ce logiciel. Il pourra ainsi appliquer ses connaissances théoriques et mettre en pratique une démarche d'analyse. Ce livre s'adresse aux étudiants de premier et de second cycle (IUT, BTS, universités et écoles de commerce). Rappel méthodologique sur la réalisation d'une analyse de données et outil concret d'utilisation de SPSS, il sera également utile aux chargés d'études en activité. Note de contenu : Préface Introduction Les auteurs Analyser pour décider Décrire les données Simplifier les données Segmenter L'analyse de variance La régression linéaire L'analyse conjointe Communiquer les résultats Bibliographie générale Index

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Analyse statistique des données longitudinales / Journées d'étude en statistique (11; 2004; Marseille)

Public ISBD Titre : Analyse statistique des données longitudinales Type de document : texte imprimé Auteurs : Journées d'étude en statistique (11; 2004; Marseille), Auteur ; Jean-Jacques Droesbeke, Editeur scientifique ; Gilbert Saporta, Editeur scientifique ; Société française de statistique, Editeur scientifique Editeur : Paris : Éd. Technip Année de publication : 2010 Importance : 1 vol. (275 p.) Présentation : ill., couv. ill. en coul. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7108-0957-9 Note générale : 978-2-7108-0957-9 Langues : Français (fre) Catégories : Mathématique Mots-clés : Méthode longitudinale : Actes de congrès Estimation de paramètres Statistiques Index. décimale : 519.5 Statistique mathématique , analyse statistique Résumé : L'analyse statistique des données longitudinales concerne l'étude de phénomènes individuels évoluant dans le temps, soumis ou non à des facteurs de variabilité. A ce titre, elle utilise la théorie des processus stochastiques pour modéliser les phénomènes, mais ne se réduit pas à cela : de nombreux développements théoriques et pratiques sont nécessaires pour estimer les paramètres de ces modèles et procéder à des tests les concernant. Ce thème est fédérateur car il concerne aussi bien les théoriciens que les praticiens de divers domaines : biostatisticiens (étude de l'effet de médicaments...), économètres (données de panel), démographes, biométriciens, etc... Cet ouvrage est le fruit de la collaboration entre spécialistes parmi les plus réputés : Pieter Kroonenberg (Leiden University), Eva Lelièvre (Institut national d'études démographiques, Paris), Geert Molenberghs (Limburgs Universitair Centrum), Alain Trognon (Ecole nationale de la statistique et de l'administration économique, Paris) et Geert Verbeke (Catholic University of Leuven), ainsi que quelques collaborateurs de G Molenbérghs et G Verbeke, réunis à l'occasion des 11e Journées d'étude en statistique organisées par la SFdS au Centre international de rencontres mathématiques de Luminy. Note de contenu : Sommaire Les modèles et leur histoire Modèles marginaux et modèles mixtes Données manquantes Analyse longitudinale exploratoire Modèles dynamiques des panels Modèles non linéaires des panels L'approche biographique Côte titre : Fs/13338-13342 Analyse statistique des données longitudinales [texte imprimé] / Journées d'étude en statistique (11; 2004; Marseille), Auteur ; Jean-Jacques Droesbeke, Editeur scientifique ; Gilbert Saporta, Editeur scientifique ; Société française de statistique, Editeur scientifique . - Paris : Éd. Technip, 2010 . - 1 vol. (275 p.) : ill., couv. ill. en coul. ; 24 cm. ISBN : 978-2-7108-0957-9 978-2-7108-0957-9 Langues : Français (fre) Catégories : Mathématique Mots-clés : Méthode longitudinale : Actes de congrès Estimation de paramètres Statistiques Index. décimale : 519.5 Statistique mathématique , analyse statistique Résumé : L'analyse statistique des données longitudinales concerne l'étude de phénomènes individuels évoluant dans le temps, soumis ou non à des facteurs de variabilité. A ce titre, elle utilise la théorie des processus stochastiques pour modéliser les phénomènes, mais ne se réduit pas à cela : de nombreux développements théoriques et pratiques sont nécessaires pour estimer les paramètres de ces modèles et procéder à des tests les concernant. Ce thème est fédérateur car il concerne aussi bien les théoriciens que les praticiens de divers domaines : biostatisticiens (étude de l'effet de médicaments...), économètres (données de panel), démographes, biométriciens, etc... Cet ouvrage est le fruit de la collaboration entre spécialistes parmi les plus réputés : Pieter Kroonenberg (Leiden University), Eva Lelièvre (Institut national d'études démographiques, Paris), Geert Molenberghs (Limburgs Universitair Centrum), Alain Trognon (Ecole nationale de la statistique et de l'administration économique, Paris) et Geert Verbeke (Catholic University of Leuven), ainsi que quelques collaborateurs de G Molenbérghs et G Verbeke, réunis à l'occasion des 11e Journées d'étude en statistique organisées par la SFdS au Centre international de rencontres mathématiques de Luminy. Note de contenu : Sommaire Les modèles et leur histoire Modèles marginaux et modèles mixtes Données manquantes Analyse longitudinale exploratoire Modèles dynamiques des panels Modèles non linéaires des panels L'approche biographique Côte titre : Fs/13338-13342

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Analyses factorielles simples et multiples / Brigitte Escofier

Public ISBD Titre : Analyses factorielles simples et multiples : Cours et études de cas Type de document : texte imprimé Auteurs : Brigitte Escofier (1941-1994), Auteur ; Jérôme Pagès (1949-....), Auteur Mention d'édition : 5e éd. Editeur : Paris : Dunod Année de publication : 2016 Collection : Sciences sup Importance : 1 vol. (392 p.) Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-074144-1 Note générale : Bibliogr. p. 391-392. Index. Glossaire Langues : Français (fre) Catégories : Mathématique Mots-clés : Analyse factorielle Index. décimale : 519.5 Statistique mathématique , analyse statistique Résumé : Cet ouvrage est destiné aux étudiants en Masters de mathématiques appliquées, d'économie ou d'économétrie, ainsi qu'aux élèves ingénieurs. Il aborde les méthodes d'analyse de données qui ont démontré leur efficacité dans l'étude des grandes masses complexes d'informations. Cette cinquième édition, entièrement revue et augmentée, a été enrichie de nombreux exercices corrigés.   Côte titre : Fs/19535 Analyses factorielles simples et multiples : Cours et études de cas [texte imprimé] / Brigitte Escofier (1941-1994), Auteur ; Jérôme Pagès (1949-....), Auteur  . -  5e éd. . - Paris : Dunod, 2016 . - 1 vol. (392 p.) : ill. ; 24 cm. - (Sciences sup) . ISBN : 978-2-10-074144-1 Bibliogr. p. 391-392. Index. Glossaire Langues : Français (fre) Catégories : Mathématique Mots-clés : Analyse factorielle Index. décimale : 519.5 Statistique mathématique , analyse statistique Résumé : Cet ouvrage est destiné aux étudiants en Masters de mathématiques appliquées, d'économie ou d'économétrie, ainsi qu'aux élèves ingénieurs. Il aborde les méthodes d'analyse de données qui ont démontré leur efficacité dans l'étude des grandes masses complexes d'informations. Cette cinquième édition, entièrement revue et augmentée, a été enrichie de nombreux exercices corrigés.   Côte titre : Fs/19535

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Comprendre et réaliser les tests statistiques à l'aide de R / Gaël Millot  

Public ISBD Titre : Comprendre et réaliser les tests statistiques à l'aide de R : Manuel de biostatistique Type de document : texte imprimé Auteurs : Gaël Millot, Auteur Mention d'édition : 3e édition Editeur : Bruxelles : De Boeck Année de publication : 2014 Importance : 1 vol. (806 p.) Présentation : ill. Format : 28 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-8041-8498-8 Note générale : 978-2-8041-8498-8 Langues : Français (fre) Catégories : Mathématique Mots-clés : Statistique mathématique : Informatique Tests d'hypothèses (statistique) R (logiciel) Biométrie Statistique non paramétrique Statistiques comme sujet Modèles statistiques Index. décimale : 519.5 Statistique mathématique , analyse statistique Résumé : Ce livre s'adresse aux étudiants, médecins et chercheurs désirant réaliser des tests alors qu'ils débutent en statistique. Une approche simple et détaillée. Illustré par 76 figures et accompagné d'exercices avec correction, l'ouvrage aborde la statistique de la manière la plus simple qui soit, sans démonstration mathématique, mais en insistant sur les détails, afin de bien maîtriser toutes les subtilités des tests. Des notions essentielles traitées en profondeur. L'ouvrage explore des points fondamentaux en statistique : la check-list à effectuer avant de réaliser un test, la gestion des individus extrêmes, l'origine de la p value, la puissance ou la conclusion d'un test. Il explique comment choisir un test à partir de ses propres données. Il décrit 35 tests statistiques sous forme de fiches, dont 24 non paramétriques, ce qui couvre la plupart des tests à une ou deux variables observées. Il traite de toutes les subtilités des tests, comme les corrections de continuité, les corrections de Welch pour le test t et l'anova, ou les corrections de p value lors des comparaisons multiples. Il propose un exemple d'application de chaque test à l'aide de R, en incluant toutes les étapes du test, et notamment l'analyse graphique des données. R, le logiciel de référence. L'originalité de ce manuel est de proposer non seulement une explication très détaillée sur l'utilisation des tests les plus classiques, mais aussi la possibilité de réaliser ces tests à l'aide de R, logiciel de référence en statistique, gratuit, disponible sur Internet et compatible avec Windows, Mac OS et Linux. Ce livre parlera également à ceux qui ne souhaitent pas utiliser R, car tous les exemples d'application des tests sont réalisés à partir d'un même fichier de données, qui peut facilement être adapté à un autre logiciel de statistique Côte titre : Fs/16476-16480 En ligne : https://www.amazon.fr/Comprendre-r%C3%A9aliser-tests-statistiques-laide/dp/28073 [...] Format de la ressource électronique : PDF Comprendre et réaliser les tests statistiques à l'aide de R : Manuel de biostatistique [texte imprimé] / Gaël Millot, Auteur  . -  3e édition . - Bruxelles : De Boeck, 2014 . - 1 vol. (806 p.) : ill. ; 28 cm. ISBN : 978-2-8041-8498-8 978-2-8041-8498-8 Langues : Français (fre) Catégories : Mathématique Mots-clés : Statistique mathématique : Informatique Tests d'hypothèses (statistique) R (logiciel) Biométrie Statistique non paramétrique Statistiques comme sujet Modèles statistiques Index. décimale : 519.5 Statistique mathématique , analyse statistique Résumé : Ce livre s'adresse aux étudiants, médecins et chercheurs désirant réaliser des tests alors qu'ils débutent en statistique. Une approche simple et détaillée. Illustré par 76 figures et accompagné d'exercices avec correction, l'ouvrage aborde la statistique de la manière la plus simple qui soit, sans démonstration mathématique, mais en insistant sur les détails, afin de bien maîtriser toutes les subtilités des tests. Des notions essentielles traitées en profondeur. L'ouvrage explore des points fondamentaux en statistique : la check-list à effectuer avant de réaliser un test, la gestion des individus extrêmes, l'origine de la p value, la puissance ou la conclusion d'un test. Il explique comment choisir un test à partir de ses propres données. Il décrit 35 tests statistiques sous forme de fiches, dont 24 non paramétriques, ce qui couvre la plupart des tests à une ou deux variables observées. Il traite de toutes les subtilités des tests, comme les corrections de continuité, les corrections de Welch pour le test t et l'anova, ou les corrections de p value lors des comparaisons multiples. Il propose un exemple d'application de chaque test à l'aide de R, en incluant toutes les étapes du test, et notamment l'analyse graphique des données. R, le logiciel de référence. L'originalité de ce manuel est de proposer non seulement une explication très détaillée sur l'utilisation des tests les plus classiques, mais aussi la possibilité de réaliser ces tests à l'aide de R, logiciel de référence en statistique, gratuit, disponible sur Internet et compatible avec Windows, Mac OS et Linux. Ce livre parlera également à ceux qui ne souhaitent pas utiliser R, car tous les exemples d'application des tests sont réalisés à partir d'un même fichier de données, qui peut facilement être adapté à un autre logiciel de statistique Côte titre : Fs/16476-16480 En ligne : https://www.amazon.fr/Comprendre-r%C3%A9aliser-tests-statistiques-laide/dp/28073 [...] Format de la ressource électronique : PDF

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