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Maîtriser l’aléatoire: Exercices résolus de probabilités et statistique

Maîtriser l’aléatoire: Exercices résolus de probabilités et statistique
Catalogue Information
Field name Details
Dewey Class 519.5
Title Maîtriser l’aléatoire ([Ebook]) : Exercices résolus de probabilités et statistique / by Eva Cantoni, Philippe Huber, Elvezio Ronchetti.
Author Cantoni, Eva
Added Personal Name Huber, Philippe
Ronchetti, Elvezio
Other name(s) SpringerLink (Online service)
Edition statement Deuxième edition
Publication Paris : Springer Paris , 2009.
Physical Details : online resource.
Series Statistique et probabilités appliquées
ISBN 9782287996719
Contents note Préface -- 1 - Probabilités élémentaires -- 2 - Variables aléatoires discrètes -- 3 - Variables aléatoires continues -- 4 - Variables aléatoires multivariées -- 5 - Théorèmes limites -- 6 - Principes d’induction statistique et échantillonnage -- 7 - Estimation ponctuelle -- 8 - Inférence -- 9 - Régression linéaire. Cette deuxième édition revue et augmentée de Maîtriser l'aléatoire est constituée de 245 exercices résolus qui couvrent tous les concepts de base des probabilités et de la statistique. L'ouvrage est structuré en neuf chapitres, contenant chacun une brève introduction, des renvois bibliographiques vers des ouvrages plus spécialisés, ainsi qu’une série d'exercices et leurs solutions détaillées. Classés par ordre croissant de difficulté, ces derniers permettront au lecteur d’apprécier l’étendue de sa progression. Ce livre peut être utilisé en complément de n’importe quel manuel théorique de statistique et probabilités. En raison de la grande diversité des exemples proposés, il conviendra à un lectorat varié : étudiants en sciences économiques, psychologie, sciences sociales, mathématiques, physique, chimie, médecine ou biologie. Il sera utilisé avec profit dans le cadre des enseignements de 1er et 2e cycles universitaires et pourra aussi largement intéresser toute personne soucieuse de son autoformation.
System details note Online access to this digital book is restricted to subscription institutions through IP address (only for SISSA internal users).
Internet Site http://dx.doi.org/10.1007/978-2-287-99671-9
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