Statistique non paramétrique et robustesse / Jean-Pierre Lecoutre

Public ISBD Titre : Statistique non paramétrique et robustesse Type de document : texte imprimé Auteurs : Jean-Pierre Lecoutre, Auteur ; Philippe Tassi (1949-....), Auteur Editeur : Paris : Economica Année de publication : 1987 Collection : Economie et statistiques avancées. Série Ecole nationale de la statistique et de l'administration économique, Division des cadres de gestion statistique et des attachés Sous-collection : Série Ecole nationale de la statistique et de l'administration économique, Division des cadres de gestion statistique et des attachés num. 2 Importance : 1 vol. (455 p.) Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7178-1301-2 Note générale : Index Langues : Français (fre) Catégories : Mathématique Mots-clés : Nonparametric statistics Méthodes statistiques Statistique non paramétrique Statistiques robustes Statistique Index. décimale : 510 Mathématique Note de contenu : Sommaire 1. En guise d'introduction - Le modèle statistique et ses formes faibles - Quelques notions utiles 2. La robustesse ; outils et définitions - Les outils mathématiques de la robustesse - La fonction d'influence - Définition de la robustesse 3. Théorie de l'estimation robuste - Les M-estimateurs - Les L-estimateurs - Les R-estimateurs - Relations asymptotiques entres les M, L, R-estimateurs - Application à la robustesse d'estimateurs d'un paramètre de translation - Estimateur asymptotiquement efficace - Estimateur minimax-robuste 4. La régression robuste - Estimateurs des moindres carrés ordinaires - Classe des M-estimateurs - Classe des GM-estimateurs - Classe des L-estimateurs - Classe des R-estimateurs - Un exemple d'utilisation 5. La statistique d'ordre - La statistique d'ordre - Lois dérivées de la statistique d'ordre - Calcul des moments de la statistique d'ordre - Comportement asymptotique - Résultats complémentaires 6. Problèmes à un échantillon - Test de l'hypothèse d'un échantillon aléatoire - Efficacité relative asymptotique - Problème de localisation 7. Problèmes à deux échantillons - Tests d'indépendance - Paramètre de position - Paramètre d'échelle - Alternative générale 8. Problèmes à k échantillons - Test de Kruskal-Wallis - Test de Kendall-Spearman 9. Estimation à partir de la statistique d'ordre - Estimation fondée sur la statistique d'ordre - Estimateurs asymptotiquement efficaces - Moindres carrés sur un échantillon ordonné - Les estimateurs incomplets - Exemple - La loi des extrêmes de type I - Estimation d'un fractile 10. Jackknife et bootstrap - Le jackknife - Le bootstrap - La classe des U-statistiques - Application du jackknife et du bootstrap 11. Validation d'un modèle - Les papiers fonctionnels - Adéquation à une loi donnée - Adéquation à une famille de lois paramétrées - Tests de normalité - Généralités sur les points aberrants - Le traitement des points aberrants dans Census X 11 - Détection dans un échantillon d'une loi normale - Echantillon d'une loi gamma - Distributions favorables ou résistantes aux valeurs aberantes Côte titre : Fs/19585 Statistique non paramétrique et robustesse [texte imprimé] / Jean-Pierre Lecoutre, Auteur ; Philippe Tassi (1949-....), Auteur . - Paris : Economica, 1987 . - 1 vol. (455 p.) : ill. ; 24 cm. - (Economie et statistiques avancées. Série Ecole nationale de la statistique et de l'administration économique, Division des cadres de gestion statistique et des attachés. Série Ecole nationale de la statistique et de l'administration économique, Division des cadres de gestion statistique et des attachés; 2) . ISBN : 978-2-7178-1301-2 Index Langues : Français (fre) Catégories : Mathématique Mots-clés : Nonparametric statistics Méthodes statistiques Statistique non paramétrique Statistiques robustes Statistique Index. décimale : 510 Mathématique Note de contenu : Sommaire 1. En guise d'introduction - Le modèle statistique et ses formes faibles - Quelques notions utiles 2. La robustesse ; outils et définitions - Les outils mathématiques de la robustesse - La fonction d'influence - Définition de la robustesse 3. Théorie de l'estimation robuste - Les M-estimateurs - Les L-estimateurs - Les R-estimateurs - Relations asymptotiques entres les M, L, R-estimateurs - Application à la robustesse d'estimateurs d'un paramètre de translation - Estimateur asymptotiquement efficace - Estimateur minimax-robuste 4. La régression robuste - Estimateurs des moindres carrés ordinaires - Classe des M-estimateurs - Classe des GM-estimateurs - Classe des L-estimateurs - Classe des R-estimateurs - Un exemple d'utilisation 5. La statistique d'ordre - La statistique d'ordre - Lois dérivées de la statistique d'ordre - Calcul des moments de la statistique d'ordre - Comportement asymptotique - Résultats complémentaires 6. Problèmes à un échantillon - Test de l'hypothèse d'un échantillon aléatoire - Efficacité relative asymptotique - Problème de localisation 7. Problèmes à deux échantillons - Tests d'indépendance - Paramètre de position - Paramètre d'échelle - Alternative générale 8. Problèmes à k échantillons - Test de Kruskal-Wallis - Test de Kendall-Spearman 9. Estimation à partir de la statistique d'ordre - Estimation fondée sur la statistique d'ordre - Estimateurs asymptotiquement efficaces - Moindres carrés sur un échantillon ordonné - Les estimateurs incomplets - Exemple - La loi des extrêmes de type I - Estimation d'un fractile 10. Jackknife et bootstrap - Le jackknife - Le bootstrap - La classe des U-statistiques - Application du jackknife et du bootstrap 11. Validation d'un modèle - Les papiers fonctionnels - Adéquation à une loi donnée - Adéquation à une famille de lois paramétrées - Tests de normalité - Généralités sur les points aberrants - Le traitement des points aberrants dans Census X 11 - Détection dans un échantillon d'une loi normale - Echantillon d'une loi gamma - Distributions favorables ou résistantes aux valeurs aberantes Côte titre : Fs/19585

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Fs/19585	Fs/19585	Livre	Bibliothéque des sciences	Français	Disponible Disponible

Théorie des probabilités en vue des applications statistiques / Philippe Tassi

Public ISBD Titre : Théorie des probabilités en vue des applications statistiques Type de document : texte imprimé Auteurs : Philippe Tassi (1949-....), Auteur ; Sylvia Legait-Maille, Auteur Editeur : Paris : Éd. Technip Année de publication : 1990 Autre Editeur : Rueil-Malmaison : Institut français du pétrole Collection : Publications de l'Institut français du pétrole. Cours de l'Ecole nationale supérieure du pétrole et des moteurs, ISSN 0768-147X Importance : 357 p. Présentation : couv. ill. en coul. Format : 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7108-0582-3 Note générale : L'ouvrage porte par erreur : "ISSN 0758-147X" Index Langues : Français (fre) Catégories : Mathématique Mots-clés : Statistique mathématique Probabilités Index. décimale : 510 Mathématique Résumé : Cette introduction aux principales notions des probabilités dont le praticien sera amené à se servir est rédigée pour des lecteurs déjà familiarisés avec un certain bagage mathématique en analyse et en algèbre. En effet, l'usage de plus en plus répandu des méthodes probabilistes montre qu'une mauvaise connaissance des propriétés fondamentales des techniques est à l'origine d'interprétations parfois aberrantes des résultats. Il est donc important d'insister sur les bases, afin de faciliter la compréhension des méthodes. La rédaction fait en outre appel à de nombreux exemples d'applications et exercices résolus ou à résoudre. Note de contenu : Sommaire Le chapitre 1 Les concepts probabilistes Le chapitre 2 Probabilités , mesure ,intégration Le chapitre 3 les variations aléatoires Le chapitre 4 Les lois de probabilité usuelles Le chapitre 5 Géométrie des variables aléatoires Le chapitre 6 Un outil, la fonction caracteristique Le chapitre 7 Les convergences de variables aléatoires Le chapitre 8 Compléments et approfondissements sur les lois de probabilité Le chapitre 9 Observations ordonnées Le chapitre 10 Notions élémentaires sur les processus Le chapitre 11 Exemples de processus Côte titre : Fs/19589 Théorie des probabilités en vue des applications statistiques [texte imprimé] / Philippe Tassi (1949-....), Auteur ; Sylvia Legait-Maille, Auteur . - Paris : Éd. Technip : Rueil-Malmaison : Institut français du pétrole, 1990 . - 357 p. : couv. ill. en coul. ; 25 cm. - (Publications de l'Institut français du pétrole. Cours de l'Ecole nationale supérieure du pétrole et des moteurs, ISSN 0768-147X) . ISBN : 978-2-7108-0582-3 L'ouvrage porte par erreur : "ISSN 0758-147X" Index Langues : Français (fre) Catégories : Mathématique Mots-clés : Statistique mathématique Probabilités Index. décimale : 510 Mathématique Résumé : Cette introduction aux principales notions des probabilités dont le praticien sera amené à se servir est rédigée pour des lecteurs déjà familiarisés avec un certain bagage mathématique en analyse et en algèbre. En effet, l'usage de plus en plus répandu des méthodes probabilistes montre qu'une mauvaise connaissance des propriétés fondamentales des techniques est à l'origine d'interprétations parfois aberrantes des résultats. Il est donc important d'insister sur les bases, afin de faciliter la compréhension des méthodes. La rédaction fait en outre appel à de nombreux exemples d'applications et exercices résolus ou à résoudre. Note de contenu : Sommaire Le chapitre 1 Les concepts probabilistes Le chapitre 2 Probabilités , mesure ,intégration Le chapitre 3 les variations aléatoires Le chapitre 4 Les lois de probabilité usuelles Le chapitre 5 Géométrie des variables aléatoires Le chapitre 6 Un outil, la fonction caracteristique Le chapitre 7 Les convergences de variables aléatoires Le chapitre 8 Compléments et approfondissements sur les lois de probabilité Le chapitre 9 Observations ordonnées Le chapitre 10 Notions élémentaires sur les processus Le chapitre 11 Exemples de processus Côte titre : Fs/19589

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Fs/19589	Fs/19589	Livre	Bibliothéque des sciences	Français	Disponible Disponible

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