Introduction au calcul de statistique mathématique

Introduction au calcul des probabilités et à la statistique

DELMAS (J.F.). 2010. Paris : Les presses de l’ENSTA. 315p. La prise en compte de l’aléa est récemment devenue courante dans les métiers de l’ingénieur (probabilité d’erreur, intervalle de confiance,…). Et la statistique est incontournable pour l’analyse et la compréhension des données. Cet ouvrage se fixe donc pour but de présenter les concepts de base des probabilités et de la statistique mathématique. Ils sont illustrés par des exercices, des applications et des exemples concrets. En probabilité, l’ouvrage aborde la loi des grands nombres qui assure que la moyenne de nombreux petits aléas est approximativement déterministe et le théorème central limite qui précise la qualité de cette approximation. Ce dernier permet en particulier de donner des estimations par intervalles de confiance ou régions de confiance (estimation de paramètres, sondage, méthode de Monte-Carlo,…).

En statistique mathématique, l’ouvrage présente l’estimation paramétrique, avec en particulier le choix des estimateurs, et la théorie des tests. La théorie des tests ou statistique décisionnelle permet d’établir des procédures de décisions à partir d’observations, qui dépendent de l’aléatoire, et surtout de quantifier les probabilités d’erreur de décision. (4e de couv) STAT66VALLERON (A.J.) 2010. Paris : Elsevier Masson. Collection Pass’Santé. 217p. Cet ouvrage traite l’ensemble des items de l’UE 4 du programme de la première année des études de santé. Il donne les bases théoriques, en particulier les notions de calcul des probabilités, nécessaires à l’apprentissage de la biostatistique et initie les étudiants aux applications les plus utilisées en biomédecine. Il comporte 4 parties qui exposent : – les bases de calcul des probabilités ; – les bases du raisonnement statistique ; – les principaux tests statistiques (chi-deux, …) ; – les méthodes et applications de biostatitique en médecine. Il est divisé en 30 fiches qui utilisent de nombreux problèmes ou exercices, à difficulté croissante, avec leurs corrigés détaillés.

L’étudiant peut ainsi s’entraîner au fil de la lecture et mémoriser et assimiler graduellement les données et les formules. Des points clés résumant les données essentielles à retenir concluent chaque fiche. L’ouvrage est complété par une fiche de rappels mathématiques et une annexe de tables statistiques. (4e de couv.) STAT69 PEARL (J.). 2009. New York : Cambridge University Press. 364p. Écrit par l’un des chercheurs les plus éminents dans le domaine, ce livre offre une analyse détaillée de l’analyse moderne de la causalité.

Il montre comment la causalité est passée de un concept nébuleux dans une théorie mathématique avec d’importantes applications dans les domaines des statistiques, l’intelligence artificielle, la philosophie, sciences cognitives, et les sciences de la santé et social. L’auteur présente un compte unifié des approches probabilistes, manipulatrice, contrefactuelles et structurelles à la causalité, et conçoit des outils simples de mathématiques pour analyser les relations entre les liens de causalité, les associations statistiques, les actions et observations. Le livre ouvrira la voie pour comprendre l’analyse de causalité dans le programme standard de statistiques, l’intelligence artificielle, des affaires, de l’épidémiologie, sciences sociales et économiques. .STAT63

Now in a second edition, the highly readable Common Errors in Statistics (and How to Avoid Them) lays a mathematically rigorous and readily accessible foundation for understanding statistical procedures, problems, and solutions. This handy field guide analyzes common mistakes, debunks popular myths, and helps readers to choose the best and most effective statistical technique for each of their tasks. Written for both the newly minted academic and the professional who uses statistics in their work, the book covers creating a research plan, formulating a hypothesis, specifying sample size, checking assumptions, interpreting p-values and confidence intervals, building a model, data mining, Bayes’ Theorem, the bootstrap, and many other topics. The Second Edition has been extensively revised to include: Additional charts and graphs; Two new chapters, Interpreting reports and which regression method? ; New sections on practical versus statistical significance and no uniqueness in multivariate regression; Added material from the authors’ online courses at statistics.com; new material on unbalanced designs, report interpretation, and alternative modelling methods.

(4ème couv.) STAT60Ce manuel est le fruit de l’expérience pédagogique de trente-sept enseignants du premier cycle des professions de santé. Structuré selon des exigences très strictes en treize chapitres reflétant fidèlement la réalité de l’enseignement médical de première année, il contient tous les éléments nécessaires à une bonne compréhension des méthodes biostatistiques de base par les futurs médecins, pharmaciens, sages-femmes, kinésithérapeutes et autres professionnels de santé. Il s’appuie sur un texte concis, sur plus de 100 illustrations et près de 170 exemples et encadrés pédagogiques, qui proposent en permanence, au fil des pages, un lien direct avec la réalité du futur praticien. Plus de 120 QCM, rédigés dans l’esprit du concours de première année, permettent au lecteur de s’entraîner et d’évaluer sa compréhension du cours. Toutes les réponses à ces questions et des tests interactifs sont disponibles à l’adresse. (4ème de couv.)