Introduction à la modélisation probabiliste et statistique / Nicolas, Marie [ Livre]

Auteur principal: Marie, Nicolas, 1986-....Langue: Français ; de l'oeuvre originale, Français.Publication : Paris : Ellipses, 2018Description : 1 vol. (192 p.) ; 24 cmISBN: 9782340028456.Collection: Références sciencesClassification: 519.2 Probabilités : applicationsRésumé: "Cet ouvrage a pour objectif de permettre à toute personne disposant d'un bagage mathématique minimal de s'initier aux outils classiques de modélisation en probabilités et en statistique. En particulier, les étudiants en début de cycle ingénieur devraient trouver dans cet ouvrage de quoi se familiariser avec des outils fondamentaux comme les modèles de régression, les chaînes de Markov, les processus à temps continu ou les équations différentielles stochastiques. Ce livre se structure en trois parties. La première partie fournit les bases de statistique et de probabilités nécessaires à la compréhension des deux autres. La deuxième partie est consacrée à la modélisation statistique et la troisième à la modélisation stochastique. A chaque chapitre, des exercices corrigés au fil du cours et des exemples d'applications concrètes sont détaillés." (source : 4ème de couverture).Sujet - Nom commun: Probabilités -- -- -- Modèles mathématiques -- Manuels d'enseignement supérieur | Statistique mathématique -- Manuels d'enseignement supérieur
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"Cet ouvrage a pour objectif de permettre à toute personne disposant d'un bagage mathématique minimal de s'initier aux outils classiques de modélisation en probabilités et en statistique. En particulier, les étudiants en début de cycle ingénieur devraient trouver dans cet ouvrage de quoi se familiariser avec des outils fondamentaux comme les modèles de régression, les chaînes de Markov, les processus à temps continu ou les équations différentielles stochastiques. Ce livre se structure en trois parties. La première partie fournit les bases de statistique et de probabilités nécessaires à la compréhension des deux autres. La deuxième partie est consacrée à la modélisation statistique et la troisième à la modélisation stochastique. A chaque chapitre, des exercices corrigés au fil du cours et des exemples d'applications concrètes sont détaillés." (source : 4ème de couverture)

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