Statistique pour la Licence

Auteur :

Langue : Français
Couverture de l'ouvrage Statistique pour la Licence

Thème de Statistique pour la Licence

29,00 €

En stock : expédition en 24h !

Ajouter au panierAjouter au panier
Date de parution :
Ouvrage 202 p. · 16.4x24 cm · Broché · 
ISBN : 9782746248694 EAN : 9782746248694
Éditions Lavoisier

Ce manuel s’adresse à tous les étudiants de premier cycle universitaire dont le cursus comporte un enseignement de statistique : Licence, DUT, PACES, CPGE. Il s’inspire de la démarche statistique dans un contexte pratique : décrire une série, estimer un paramètre, tester une hypothèse, etc. Il traite aussi bien de séries univariées que bivariées. Les notions abordées font l’objet de rappels de cours concis, structurés et sans démonstrations. Ces notions sont illustrées sous R, un logiciel de statistique très largement utilisé par une vaste communauté de praticiens. Enfin, de nombreuses études de cas sont proposées sous la forme de Questionnaires à Choix Multiples de difficulté variable. Les données étudiées sont diverses : biologiques, médicales, sociologiques, économiques, financières.

Ainsi, chacun trouvera dans ce manuel des applications de la statistique qui lui sont familières. Les étudiants trouveront dans ce livre :

- des références théoriques sous forme de rappels de cours succincts mais complets ;

- un point de vue original sur les notions abordées mêlant aspects descriptifs et inférentiels ;

- des QCMs corrigés permettant d’évaluer leurs connaissances en statistique;

Les enseignants trouveront dans cet ouvrage :

- une source d’inspiration pour leurs examens, leurs travaux dirigés ou leurs travaux pratiques sous R,

- des QCMs sur lesquels leurs étudiants peuvent travailler directement et de façon autonome, à la maison ou en cours,

- des questions inédites mettant en évidence l’intérêt d’un logiciel de statistique.

Symboles et notations

I Statistique univariée

1 Décrire une série

1.1 L’essentiel du cours

1.1.1 Généralités

1.1.2 Séries quantitatives continues

1.1.3 Séries quantitatives discrètes

1.1.4 Séries qualitatives

1.1.5 Avec R

1.2 Questionnaires

1.2.1 QCM 1 La taille des enfants

1.2.2 QCM 2 Durée de travail des médecins

1.2.3 QCM 3 Distribution des fréquences

1.2.4 QCM 4 Les rendements financiers d’Ekson

1.2.5 QCM 5 Temps frais au pays d’Arth

1.2.6 QCM 6 Propriétés des statistiques usuelles

1.2.7 QCM 7 Les filles sont meilleures que les garçons

1.2.8 QCM 8 Genre et groupe sanguin

1.2.9 QCM R 1 Les éruptions d’Old Faithful

1.2.10 QCM R 2 Les pétales des iris de Fisher

1.2.11 QCM R 3 Saveurs d’Italie

1.2.12 QCM R 4 La puissance des autos

1.2.13 QCM R 5 La taille des familles parisiennes

1.2.14 QCM R 6 Quelques séries nominales

1.2.15 QCM R 7 Quelques séries ordinales

2 Estimer un paramètre

2.1 L’essentiel du cours

2.1.1 Généralités

2.1.2 Méthodes d’estimation

2.1.3 Avec R

2.2 Questionnaires

2.2.1 QCM 1 Qualité d’un estimateur

2.2.2 QCM 2 Comparer des estimateurs

2.2.3 QCM 3 Estimateurs basés sur la moyenne

2.2.4 QCM 4 Méthode des Moments

2.2.5 QCM 5 Méthode des Moments

2.2.6 QCM 6 Maximum de Vraisemblance

2.2.7 QCM 7 Échantillons gaussiens et Maximum de Vraisemblance

2.2.8 QCM 8 Intervalles de confiance

2.2.9 QCM 9 Intervalles de confiance

2.2.10 QCM 10 Inférence Bayésienne et lois discrètes

2.2.11 QCM 11 Inférence Bayésienne et lois continues

2.2.12 QCM R 1 Maximum de Vraisemblance et lois discrètes

2.2.13 QCM R 2 Maximum de Vraisemblance et modèle Gaussien

2.2.14 QCM R 3 Méthode des Moments

2.2.15 QCM R 4 Intervalles de confiance

2.2.16 QCM R 5 Estimation Bayésienne

3 Tester une hypothèse

3.1 L’essentiel du cours

3.1.1 Généralités

3.1.2 Comparaison d’un paramètre à une valeur de référence

3.1.3 Comparaison de deux paramètres

3.1.4 Avec R

3.2 Questionnaires

3.2.1 QCM 1 Des ampoules de Lux

3.2.2 QCM 2 Carnassiers d’eau douce

3.2.3 QCM 3 Les biscuits de Belem

3.2.4 QCM 4 La fréquence du gène A

3.2.5 QCM 5 Comparer une moyenne/une variance à une valeur de référence

3.2.6 QCM 6 Saveurs du Jura

3.2.7 QCM 7 Le temps des cerises

3.2.8 QCM 8 Comparer des proportions

3.2.9 QCM 9 Test d’hypothèse et taille d’échantillon

3.2.10 QCM R 1 Comparer une moyenne/une variance à une valeur de référence

3.2.11 QCM R 2 Comparer une proportion à une valeur de référence

3.2.12 QCM R 3 Comparer deux proportions

3.2.13 QCM R 4 Comparer une proportion/une variance à une valeur de référence

3.2.14 QCM R 5 Test d’hypothèse et simulation

II Statistique bivariée

4 Variables qualitatives

4.1 L’essentiel du cours

4.1.1 Mesurer la dépendance

4.1.2 Tester l’indépendance (test du X2)

4.1.3 Avec R

4.2 Questionnaires

4.2.1 QCM 1 Beaux et bons champignons

4.2.2 QCM 2 Groupe sanguin et facteur rhésus

4.2.3 QCM 3 Statistiques pour couples de variables qualitatives

4.2.4 QCM 4 Test d’indépendance du 2

4.2.5 QCM R 1 Genre, couleur des yeux et des cheveux

4.2.6 QCM R 2 Les passagers du Titanic

5 Variables mixtes

5.1 L’essentiel du cours

5.1.1 Mesurer la structuration

5.1.2 Analyse de la variance (à un facteur)

5.1.3 Avec R 5.2 Questionnaires

5.2.1 QCM 1 ANOVA sur la truite

5.2.2 QCM 2 Engrais et rendements

5.2.3 QCM 3 Test d’ANOVA

5.2.4 QCM R La légèreté des hommes et des femmes

6 Variables quantitatives

6.1 L’essentiel du cours

6.1.1 Décrire un nuage de points

6.1.2 Analyse en composantes principales (rôle symétrique des variables)

6.1.3 Ajustement linéaire (rôle asymétrique des variables)

6.1.4 Avec R

6.2 Questionnaires

6.2.1 QCM 1 Lumière et chaleur des villes suédoises

6.2.2 QCM 2 Statistiques pour couple de variables qualitatives

6.2.3 QCM 3 Le chant des oiseaux (ACP)

6.2.4 QCM 4 Analyse en composantes principales

6.2.5 QCM 5 Sur les couples salariés (ACP)

6.2.6 QCM 6 Aux débuts de la vie

6.2.7 QCM 7 Chiffre d’affaire et nombre de salariés

6.2.8 QCM R 1 Les éruptions d’Old Faithful

6.2.9 QCM R 2 Âge et circonférence des arbres

6.2.10 QCM R 3 John’s place et Jack’s bar

Alexandre Lourme est professeur agrégé de mathématiques et docteur en statistique appliquée. Après avoir exercé en IUT, dans un département de biologie, il enseigne aujourd’hui les mathématiques et la statistique au sein de l’UFR de Science Économique & AES de Bordeaux. Il est intervenu et intervient encore dans différentes universités, écoles d’ingénieurs ou organismes de formation : Conservatoire National des Arts et Métiers, Universités Technologiques, TELECOM Lille, réseau Polytech, etc.