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Analyse statistique des données spatiales / Société française de statistique (Paris)

Public ISBD Titre : Analyse statistique des données spatiales : [Dixièmes Journées d'étude en statistique, 4-8 novembre 2002, Marseille] Type de document : texte imprimé Auteurs : Société française de statistique (Paris), Auteur ; Jean-Jacques Droesbeke, Editeur scientifique ; Michel Lejeune, Editeur scientifique ; Gilbert Saporta, Editeur scientifique Editeur : Paris : Technip Année de publication : 2006 Importance : XIV, 468 p. Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7108-0873-2 Note générale : Bibliogr. p. 443-463. Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Analyse  spatiale  (statistique)  --  Congrès Géostatistique  --  Congrès Spatial  analysis  (Statistics)  --  Congresses Index. décimale : 519.2 Probabilités. Statistique mathématique Résumé : L'analyse statistique des données spatiales et spatio-temporelles constitue un champ de recherches intense en statistique tant sur le plan théorique que sur le plan des applications. Cet ouvrage fait le point sur les développements les plus récents dans ce domaine. Les domaines d'applications de ces modèles vont de la géostatistique à l'épidémiologie en passant par l'environnement, l'écologie, l'économie... Cet ouvrage est le fruit de la collaboration entre des spécialistes parmi les plus réputés : Gérard d'Aubigny (université Pierre Mendès-France, Grenoble), Claude Grasland (université Paris VII), Xavier Guyon (université Paris I), Pierre Legendre (université de Montréal), Jean-Paul Chilès, Christian Lantuejoul et Jacques Rivoirard (Ecole des mines de Paris), réunis à l'occasion des 10es Journées d'étude en statistique, organisées par la SFdS au Centre international de rencontres mathématiques de Luminy. Note de contenu : Au sommaire : 1. La corrélation et ses dérivés : le rôle de Galton dans leur histoire. 2. Dépendance spatiale et autocorrélation. 3. Les modèles d'autorégression spatiale. 4. Modèles autorégressifs : tests de spécification. 5. Modèles autorégressifs et problèmes d'estimation. 6. Modèles du second ordre. 7. Champ de Gibbs-Markov sur un réseau. 8. Processus ponctuels spatiaux. 9. Simulation des modèles spatiaux. 10. Estimation des modèles spatiaux. 11. Données régionales et agrégation spatiale. 12. Le cadre général de la géostatistique. 13. Géostatistique linéaire, prédiction linéaire par Krigeage. 14. Krigeage disjonctif. 15. Prédiction non-linéaire par simulation conditionnelle. 16. Discontinuités statistiques et discontinuités spatiales. 17. Validation d'un modèle géostatistique pour l'interpolation. 18. Poisson non-stationnaire et échantillonnage semi-raréfié. 19. Quelles sont les échelles spatiales importantes dans un écosystème ? Analyse statistique des données spatiales : [Dixièmes Journées d'étude en statistique, 4-8 novembre 2002, Marseille] [texte imprimé] / Société française de statistique (Paris), Auteur ; Jean-Jacques Droesbeke, Editeur scientifique ; Michel Lejeune, Editeur scientifique ; Gilbert Saporta, Editeur scientifique . - Paris : Technip, 2006 . - XIV, 468 p. : ill. ; 24 cm. ISBN : 978-2-7108-0873-2 Bibliogr. p. 443-463. Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Analyse  spatiale  (statistique)  --  Congrès Géostatistique  --  Congrès Spatial  analysis  (Statistics)  --  Congresses Index. décimale : 519.2 Probabilités. Statistique mathématique Résumé : L'analyse statistique des données spatiales et spatio-temporelles constitue un champ de recherches intense en statistique tant sur le plan théorique que sur le plan des applications. Cet ouvrage fait le point sur les développements les plus récents dans ce domaine. Les domaines d'applications de ces modèles vont de la géostatistique à l'épidémiologie en passant par l'environnement, l'écologie, l'économie... Cet ouvrage est le fruit de la collaboration entre des spécialistes parmi les plus réputés : Gérard d'Aubigny (université Pierre Mendès-France, Grenoble), Claude Grasland (université Paris VII), Xavier Guyon (université Paris I), Pierre Legendre (université de Montréal), Jean-Paul Chilès, Christian Lantuejoul et Jacques Rivoirard (Ecole des mines de Paris), réunis à l'occasion des 10es Journées d'étude en statistique, organisées par la SFdS au Centre international de rencontres mathématiques de Luminy. Note de contenu : Au sommaire : 1. La corrélation et ses dérivés : le rôle de Galton dans leur histoire. 2. Dépendance spatiale et autocorrélation. 3. Les modèles d'autorégression spatiale. 4. Modèles autorégressifs : tests de spécification. 5. Modèles autorégressifs et problèmes d'estimation. 6. Modèles du second ordre. 7. Champ de Gibbs-Markov sur un réseau. 8. Processus ponctuels spatiaux. 9. Simulation des modèles spatiaux. 10. Estimation des modèles spatiaux. 11. Données régionales et agrégation spatiale. 12. Le cadre général de la géostatistique. 13. Géostatistique linéaire, prédiction linéaire par Krigeage. 14. Krigeage disjonctif. 15. Prédiction non-linéaire par simulation conditionnelle. 16. Discontinuités statistiques et discontinuités spatiales. 17. Validation d'un modèle géostatistique pour l'interpolation. 18. Poisson non-stationnaire et échantillonnage semi-raréfié. 19. Quelles sont les échelles spatiales importantes dans un écosystème ?

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053182	519.2 ANA	Papier	Bibliothèque Centrale	Mathématiques	Disponible	Consultation sur place

Statistique / Michel Lejeune

Public ISBD Titre : Statistique : la théorie et ses applications Type de document : texte imprimé Auteurs : Michel Lejeune, Auteur Editeur : Berlin : Springer Année de publication : 2004 Collection : Collection statistique et probabilités appliquées Importance : 339p. Présentation : ill. Format : 24 cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-287-21241-3 Note générale : Bibliogr. p. [329]-331. Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Mathematique  Statistique Statistiques  comme  sujet Estimation  Théorie Statistique  mathématique Index. décimale : 519.2 Probabilités. Statistique mathématique Résumé : Cet ouvrage expose les fondements théoriques des méthodes classiques de la statistique (estimation et tests) ainsi que des approches introduites plus récemment. Les premiers chapitres sont consacrés aux notions de la théorie des probabilités, nécessaires à Sa statistique. Puis sont développés les tests et méthodes d'estimation dans les situations paramétriques et non paramétriques. Enfin sont traités les modèles de base de la régression. Tout au long des chapitres, des exemples et exercices concrets sont proposés. La présentation témoigne d'un réel souci pédagogique de l'auteur qui bénéficie d'une vaste expérience d'enseignement auprès de publics très variés. Les résultats exposés sont, autant que possible, replacés dans la perspective de leur utilité pratique. Le niveau mathématique requis, le rend accessible aux étudiants de premier cycle universitaire et aux chercheurs dans les divers domaines des sciences appliquées. Il sera donc utile aux étudiants devant aborder les aspects théoriques de la statistique ou aux utilisateurs, pour les assurer du choix judicieux des méthodes qu'ils emploient. Note de contenu : Sommaire: Variables aléatoires Espérance mathématique et moments Couples et n-uplets de variables aléatoires Les lois de probabilités usuelles Lois fondamentales de l'échantillonnage Théorie de l'estimation paramétrique ponctuelle Estimation paramétrique par intervalle de confiance Estimation non paramétrique et estimation fonctionnelle Tests d'hypothèses paramétriques Tests pour variables catégorielles et tests non paramétriques Régressions linéaire, logistique et non paramétrique Statistique : la théorie et ses applications [texte imprimé] / Michel Lejeune, Auteur . - Springer, 2004 . - 339p. : ill. ; 24 cm.. - (Collection statistique et probabilités appliquées) . ISBN : 978-2-287-21241-3 Bibliogr. p. [329]-331. Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Mathematique  Statistique Statistiques  comme  sujet Estimation  Théorie Statistique  mathématique Index. décimale : 519.2 Probabilités. Statistique mathématique Résumé : Cet ouvrage expose les fondements théoriques des méthodes classiques de la statistique (estimation et tests) ainsi que des approches introduites plus récemment. Les premiers chapitres sont consacrés aux notions de la théorie des probabilités, nécessaires à Sa statistique. Puis sont développés les tests et méthodes d'estimation dans les situations paramétriques et non paramétriques. Enfin sont traités les modèles de base de la régression. Tout au long des chapitres, des exemples et exercices concrets sont proposés. La présentation témoigne d'un réel souci pédagogique de l'auteur qui bénéficie d'une vaste expérience d'enseignement auprès de publics très variés. Les résultats exposés sont, autant que possible, replacés dans la perspective de leur utilité pratique. Le niveau mathématique requis, le rend accessible aux étudiants de premier cycle universitaire et aux chercheurs dans les divers domaines des sciences appliquées. Il sera donc utile aux étudiants devant aborder les aspects théoriques de la statistique ou aux utilisateurs, pour les assurer du choix judicieux des méthodes qu'ils emploient. Note de contenu : Sommaire: Variables aléatoires Espérance mathématique et moments Couples et n-uplets de variables aléatoires Les lois de probabilités usuelles Lois fondamentales de l'échantillonnage Théorie de l'estimation paramétrique ponctuelle Estimation paramétrique par intervalle de confiance Estimation non paramétrique et estimation fonctionnelle Tests d'hypothèses paramétriques Tests pour variables catégorielles et tests non paramétriques Régressions linéaire, logistique et non paramétrique

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Etat_Exemplaire
048072	519.2 LEJ	Papier	Bibliothèque Centrale	Mathématiques	Disponible