Cours de statistique mathématique / Alain Monfort [ Livre]
Langue: Français.Mention d'édition: 3e éd.Publication : Paris : Economica, 1997Description : 333 p. ; 24 cmISBN: 2717832173.Collection: Économie et statistiques avancées, Série École nationale de la statistique et de l'administration économique et Centre d'études des programmes économiquesClassification: 519 ProbabilitésRésumé: Sommaire PREMIERE PARTIE : LES PROBLEMESS STATISTIQUES 1. Introduction générale 2. Statistique et théorie de la décision 3. Les principes statistiques DEUXIEME PARTIE : LES OUTILS 4. Notion de modèle statistique et de statistique 5. Exhaustivité, liberté, totalité 6. Les modèles exponentiels 7. Information et identification 8. Moments empiriques 9. Estimation ponctuelle et fonctions de perte quadratiques TROISIEME PARTIE : L'ESTIMATION PONCTUELLE 10. Estimation sans biais 11. Méthode du maximum de vraisemblance 12. Estimation ponctuelle dans un échantillon gaussien QUATRIEME PARTIE : THEORIE DES TESTS ET DES REGIONS DE CONFIANCE 13. Généralités sur la théorie des tests 14. Test d'une hypothèse simple contre une hypothèse simple 15. Tests U.P.P. (1er cas) 16. Tests U.P.P. (2ème cas) 17. Tests U.P.P.S. sans paramètre de nuisance 18. Tests U.P.P.S. avec paramètre de nuisance 19. Tests invariants 20. Tests du khi-deux, de Kolmogorov-Smirnov, de Wald, du multiplicateur de Lagrange et du rapport de vraisemblance 21. Régions de confiance : fonctions pivotales 22. Problèmes d'optimalité des régions de confiance ; régions de confiance asymptotiques CINQUIEME PARTIE : LE MODELE LINEAIRE 23. Le modèle de régression simple 24. Le modèle de régression multiple 25. Estimation sous contrainte linéaire et test d'une hypothèse linéaire 26. Identification et moindres carrés généralisés 27. Modèle d'analyse de la variance à un facteur 28. Analyse de la variance à deux facteurs 29. Analyse de la covariance.Sujet - Nom commun: Statistique mathématique -- Manuels d'enseignement supérieur| Current location | Call number | Status | Notes | Date due | Barcode |
|---|---|---|---|---|---|
| ENS Rennes - Bibliothèque Mathématiques | 519 MON (Browse shelf) | Available | 519 Probabilités | 00006066 |
Bibliogr. p. 320-321. Index
Sommaire
PREMIERE PARTIE : LES PROBLEMESS STATISTIQUES
1. Introduction générale
2. Statistique et théorie de la décision
3. Les principes statistiques
DEUXIEME PARTIE : LES OUTILS
4. Notion de modèle statistique et de statistique
5. Exhaustivité, liberté, totalité
6. Les modèles exponentiels
7. Information et identification
8. Moments empiriques
9. Estimation ponctuelle et fonctions de perte quadratiques
TROISIEME PARTIE : L'ESTIMATION PONCTUELLE
10. Estimation sans biais
11. Méthode du maximum de vraisemblance
12. Estimation ponctuelle dans un échantillon gaussien
QUATRIEME PARTIE : THEORIE DES TESTS ET DES REGIONS DE CONFIANCE
13. Généralités sur la théorie des tests
14. Test d'une hypothèse simple contre une hypothèse simple
15. Tests U.P.P. (1er cas)
16. Tests U.P.P. (2ème cas)
17. Tests U.P.P.S. sans paramètre de nuisance
18. Tests U.P.P.S. avec paramètre de nuisance
19. Tests invariants
20. Tests du khi-deux, de Kolmogorov-Smirnov, de Wald, du multiplicateur de Lagrange et du rapport de vraisemblance
21. Régions de confiance : fonctions pivotales
22. Problèmes d'optimalité des régions de confiance ; régions de confiance asymptotiques
CINQUIEME PARTIE : LE MODELE LINEAIRE
23. Le modèle de régression simple
24. Le modèle de régression multiple
25. Estimation sous contrainte linéaire et test d'une hypothèse linéaire
26. Identification et moindres carrés généralisés
27. Modèle d'analyse de la variance à un facteur
28. Analyse de la variance à deux facteurs
29. Analyse de la covariance