Statistiques

Comparaison de populations – Tests paramétriques

Ouvrage pratique sur les tests d'hypothèses paramétriques : comparaison de moyennes, de variances et de proportions entre populations, échantillons indépendants et appariés, avec exemples détaillés.

Ricco Rakotomalala

Introduction à R et au tidyverse

Livre d'initiation à R et à l'écosystème tidyverse : prise en main de RStudio, manipulation de données avec dplyr et tidyr, graphiques avec ggplot2, import/export, statistiques descriptives et documents R Markdown/Quarto.

Julien Barnier

Pratique de l'analyse discriminante linéaire

Ouvrage sur l'analyse discriminante linéaire, descriptive (factorielle) et prédictive (décisionnelle) : principes, évaluation, sélection de variables, avec exemples logiciels.

Ricco Rakotomalala

Pratique des méthodes factorielles avec Python

Analyse en composantes principales, analyse des correspondances simples et multiples, analyse factorielle des données mixtes, avec interprétation et mise en œuvre en Python.

Ricco Rakotomalala

Probabilités – Préparation à l'agrégation interne

Notes de cours (163 p.) couvrant les probabilités du programme de l'agrégation interne : espaces probabilisés, mesures de probabilité, conditionnement et indépendance, variables et vecteurs aléatoires, espérance et variance, vecteurs gaussiens, théorèmes limites.

Djalil Chafaï, Pierre-André Zitt

Probabilités et Statistique – Notes de cours

Notes de cours de licence : probabilités, variables aléatoires et leurs caractéristiques, principales lois discrètes et continues (binomiale, Poisson, normale, khi-deux, Student, Fisher…), échantillonnage et tests d'adéquation.

Ricco Rakotomalala

Résumé du cours de statistique descriptive avec une introduction au calcul des probabilités

Nouvelle édition (226 p.) du cours de statistique descriptive de l'Université de Neuchâtel : statistique univariée et bivariée, indices de prix et d'inégalité, séries temporelles et désaisonnalisation, introduction aux probabilités, exercices et codes R.

Yves Tillé

Introduction au language R

Le language R est un language de programmation orienté statistiques. Ce document présente rapidement le logiciel R en mettant l'accent sur les opérations sur les vecteurs, les objets et leur gestion, et les fonctionnalités graphiques.

Emmanuel Paradis

Statistiques Descriptives Pack

Un pack de plusieurs cours sur les statistiques descriptives avec pour commencer le vocabulaire de base et le tableaux de statistiques, les series, les indices, mais également une explication des différents types de graphiques et de diagrammes avec des exemples sur excel 2007. Pour finir une partie sur les tendances et les corrélations ainsi que le graphe de Lorentz et le coefficient de GINI.

Fabrice Mazerolle

Statistiques descriptives à l'université de Neuchatel

L'université de Neuchatel met à disposition un cours d'un excellent niveau sur les statistiques descriptives.Ce documents traite de nombreux sujets : Variable qualitative nominale, Effectifs, fréquences et tableau statistique. Diagramme en secteurs et diagramme en barres, Variable qualitative ordinale, discrète, quantitative continue. Statistique descriptive univarié, Moyenne géométrique, harmonique, pondérée, La médiane, les quantiles avec les paramètres de dispersion, l'étendue et la distance interquartile, La variance et l'écart-type. L'écart moyen absolu, médian absolu, Moments avec les paramètres de forme., Coeficient d'asymétrie de Fisher (skewness), de Yule, de Pearson. Paramètre d'aplatissement (kurtosis), Changement d'origine et d'unité, Moyennes et variances dans des groupes, Diagramme en tiges et feuilles, La boite a moustaches, Statistique descriptive bivarié, Série statistique bivariée, Analyse des variables, Covariance, Corrélation, Droite de régression, Résidus et valeurs ajustées, Sommes de carrés et variances, Décomposition de la variance, Indices synthétiques,Indice de Laspeyres, de Paasche, de Fisher, de Sidgwick. Indices chaines, Mesures de l'inégalité, Courbe de Lorenz, Indice de Gini, Indice de Hoover, Quintile et Decile share ratio, Séries temporelles, filtres, moyennes mobiles et désaisonnalisation, Traitement des séries temporelles, Tendance linéaire, quadratique, polynomiale d'ordre q, logistique, Opérateurs de décalage et de différence, Différence saisonnière, Filtres linéaires Moyenne mobile et composante saisonnière, Moyennes mobiles particulières : de Van Hann, de Spencer, de Henderson. Médianes mobiles, Désaisonnalisation, Lissage exponentiel simple et double, Calcul des probabilités et variables aléatoire, Opérations sur les événements, Relations entre les événements, Ensemble des parties d'un ensemble et système complet, Probabilités conditionnelles et indépendance, Théorème des probabilités totales et théorème de Bayes, Analyse combinatoire avec les permutations (avec et sans répétition), les arrangements (sans répétition) et les Combinaisons. Variables aléatoires : indicatrice ou bernoullienne, binomiale, de Poisson, aléatoire continue, uniforme, normale, normale centrée réduite, Distribution exponentielle, bivariée, Indépendance de deux variables aléatoires, Propriétés des espérances et des variances, Variable khi-carrée, de Student, de Fisher, normale multivariée. Il fournit également des tables statistiques pour de nombreuses lois.

Yves Tillé

Analyse Numérique

Un cours d'introduction à l'analyse numérique qui force le respect.Les diférents thèmes abordés sont : Intégration Numérique, Formules de quadrature, Etude de l'erreur, Superconvergence, Polynomes orthogonaux, programme adaptatif, Interpolation et Approximation, Différences divisées et formule de Newton, Erreur de l'interpolation et polynomes de Chebyshev, Convergence de l'interpolation, Transformation de Fourier discrète et interpolation trigonométrique, Transformation de Fourier rapide (FFT), Interpolation par fonctions spline, Equations Différentielles Ordinaires, Méthodes de Runge-Kutta, Convergence des méthodes de Runge-Kutta, Méthodes multipas (multistep methods), Convergence des méthodes multipas, Systèmes d'Equations Linéaires, Elimination de Gauss, La stabilité d'un algorithme, L'algorithme de Cholesky, Systèmes surdéterminés et méthode des moindres carrés, Décomposition QR d'une matrice, Valeurs et Vecteurs Propres, Transformation sous forme de Hessenberg (ou tridiagonale), L'itération orthogonale, Méthodes des approximations successives, itératives pour systèmes linéaires, de Newton, de Gauss-Newton.

Ernst Hairer, Assyr Abdulle

Statistique Descriptive Multidimentionnelle

Analyse en Composantes Principales (ACP), Analyse Factorielle des Correspondances Simples et Multiples (AFCM), Analyse Factorielle Discriminante (AFD), Analyse Discriminante Décisionnelle, Positionnement Multidimentionnel. Outils Algébriques

lois de probabilité

Un petit précis pour les principales lois de proba : Binomiale, Poisson, Khi-deux, Gamma, Normale, Exponentielle, Student, Bernouilli et Discrète.

Statistiques en MIAGe

Un bon debut pour découvrir les statistiques : les différentes lois (Normale, Poisson, Bernouilli, Fischer, Student, Snedecor, Khi2...). Les tests d'hypothèses, de vraisemblance, les estimateurs.

Lhuillier

Probabilités

Un cours très spécial pour les probabilités où la science pure est associée au réel. Des notions élémentaires jusqu'aux plus complexes : équiprobabilité, marche, aléatoire, dépendance, indépendance, stochastique, variable aléatoire, lois, statistique...

Jacques Harthong

Cours de stat Maitrise Math

Un cours qui apporte les notions pour commencer les statistiques : stat desc, proba et analyse combinatoire, variables aleatoires, echantillonnage, estimation et tests statistiques.

Statistiques Descriptive

Un cours qui apporte les notions pour commencer les statistiques : stat desc, proba et analyse combinatoire, variables aleatoires, echantillonnage, estimation et tests statistiques.

Jean-Michel Bernabotto