Collégial et universitaire
Probabilités et statistique, 2e édition Nouveauté
Le manuel comprend la version numérique - 1 an
Auteur : M'hammed Mountassir
Présentation
Un ouvrage clair et concret!
Cet ouvrage présente de façon simple et rigoureuse les concepts de base en probabilités et statistique dans un enchaînement naturel qui en facilite l’apprentissage.
Les étudiants y trouveront de nombreux exemples, des exercices appliqués à leurs domaines d’étude et de nombreuses occasions de mettre en pratique l’utilisation d’outils informatiques pour les calculs statistiques plus avancés.
Dans chacun des chapitres, les concepts sont mis en lumière de plusieurs manières:
- des définitions soulignent les notions-clés;
- des exemples pertinents et variés illustrent l’application des concepts présentés;
- des rubriques bien identifiées ajoutent des précisions importantes à la compréhension;
- des questions, accessibles instantanément grâce à l’application i+ Réalité augmentée, permettent de valider la compréhension des lectures réalisées;
- des exercices variés, facilement repérables, aux thématiques concrètes, permettent de mettre en application les notions présentées;
- des laboratoires proposent des opérations mathématiques plus complexes;
- en fin de chapitre, un résumé sous forme de tableau constitue un outil de révision rapide des notions essentielles;
- un corrigé présente les solutions courtes des exercices du livre.
Une incursion concrète dans un champ d’étude des mathématiques aujourd’hui incontournable.
Auteur
M'hammed Mountassir
Mohammed Mountassir est professeur de mathématiques au Cégep de l’Outaouais et chargé d’enseignement au département de mathématiques et statistiques de l’Université d’Ottawa.
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Table des matières
CHAPITRE 1 La statistique descriptive et les méthodes d’échantillonnage
1.1 Les concepts et le vocabulaire de base
1.2 Les échelles de mesure
1.3 Les tableaux et les graphiques
1.4 Les mesures de tendance centrale
1.5 Les mesures de position
1.6 Les mesures de dispersion
1.7 Les méthodes d’échantillonnage
CHAPITRE 2 Les axiomes des probabilités et le dénombrement
2.1 Le vocabulaire de base
2.2 Le diagramme de Venn et l’algèbre des événements
2.3 Les probabilités
2.4 Les événements équiprobables
2.5 Les principes de base du dénombrement
2.6 La formule du binôme et la formule multinomiale
2.7 Les probabilités conditionnelles
2.8 L’indépendance des événements
2.9 Les probabilités totales
2.10 L’application des probabilités conditionnelles
2.11 La formule de Bayes
CHAPITRE 3 Les variables aléatoires discrètes
3.1 Les variables aléatoires discrètes
3.2 Les variables aléatoires discrètes conjointes
3.3 La médiane et l’espérance mathématique
3.4 La variance et l’écart-type
3.5 La loi uniforme
3.6 La loi de Bernoulli
3.7 La loi binomiale
3.8 La loi multinomiale
3.9 La loi géométrique
3.10 La loi binomiale négative
3.11 La loi hypergéométrique
3.12 La loi de Poisson
CHAPITRE 4 Les variables aléatoires continues
4.1 Quelques généralités sur les variables aléatoires continues
4.2 La moyenne, la médiane et les quartiles
4.3 La variance et l’écart-type
4.4 La loi continue uniforme
4.5 La loi exponentielle
4.6 La loi normale
4.7 La distribution conjointe de deux variables aléatoires continues
4.8 Les méthodes descriptives vérifiant la normalité d’une variable
4.9 L’approximation d’une loi binomiale ou d’une loi de Poisson par une loi normale
CHAPITRE 5 Les distributions échantillonnales et l’estimation
5.1 Les distributions échantillonnales
5.2 L’estimation ponctuell
5.3 L’estimation par intervalle de confiance d’une moyenne
5.4 L’estimation par intervalle de confiance d’une proportion sur un grand échantillon
5.5 L’estimation par intervalle de confiance de la différence entre deux moyennes indépendantes
5.6 L’estimation par intervalle de confiance de la différence entre deux proportions pour de grands échantillons
5.7 L’estimation par intervalle de confiance de la différence entre deux moyennes dépendantes
5.8 L’utilisation de la taille échantillonnale minimale pour estimer une moyenne
5.9 L’utilisation de la taille échantillonnale minimale pour estimer une proportion
CHAPITRE 6 Les tests d’hypothèses
6.1 Les démarches d’un test d’hypothèses
6.2 Les types de tests d’hypothèses
6.3 Les types d’erreurs
6.4 Les tests d’hypothèses sur une moyenne
6.5 Les tests d’hypothèses sur une proportion avec un grand échantillon
6.6 Les tests d’hypothèses sur deux moyennes indépendantes
6.7 Les tests d’hypothèses sur deux moyennes dépendantes
6.8 Les tests d’hypothèses sur deux proportions avec de grands échantillons
CHAPITRE 7 La régression et la corrélation linéaires
7.1 Les variables dépendantes et indépendantes
7.2 La droite de régression linéaire simple
7.3 Le coefficient de corrélation linéaire, le coefficient de détermination et la valeur P
7.4 Corrélation, régression et causalité
7.5 L’utilisation du modèle à des fins d’estimation et de prédiction inférentielles
7.6 L’intervalle de confiance et l’intervalle de prédiction
CHAPITRE 8 Les tableaux de contingence
8.1 Le test d’indépendance entre deux variables qualitatives
8.2 Le test d’ajustement (ou de conformité) à un modèle théorique
8.3 Le test d’homogénéité
Annexes
Annexe 1: Le logiciel R
Annexe 2: Fonction cumulative de la variable normale centrée et réduite
Annexe 3: Fonction cumulative de la variable de Student avec ν degrés de liberté
Annexe 4: Fonction cumulative de la variable khi-deux avec ν degrés de liberté
Composantes numériques
Ressources numériques pour l'étudiant
- Livre numérique
- Base de données
Ressources numériques pour l'enseignant
- Exercices supplémentaires et leur solutionnaire
- Solutionnaire détaillé des exercices du manuel
- Solutionnaire des laboratoires
- Tableaux et figures du manuel
- Annexes en version PDF
