Statistique

Couverture du livre 'Statistique' de Thomas H. Wonnacott & Ronald J. Wonnacott

Commander ce livre sur Amazon


Caractéristiques

Auteur : Thomas H. Wonnacott & Ronald J. Wonnacott
Publication : 1995 (4ème édition, première en 1972)
Editeur : Economica
ISBN : 2-7178-2072-8
Nombre de pages : 922
Prix : 37,05 Euros


4ème de couverture

Le « Wonnacott and Wonnacott » est « le » manuel de statistique aux Etats-Unis et dans de très nombreux pays.

Il présente la statistique descriptive et l'ensemble des méthodes de la statistique inductive : estimation, tests, méthodes bayésiennes, analyse de la variance, corrélation et régression, modèles, etc.

Les auteurs, sans négliger les démonstrations mathématiques essentielles, présentent les méthodes statistiques à partir d'exemples facilitant ainsi la compréhension des concepts.

Les nombreux exercices avec éléments de réponse permettent au lecteur de contrôler ses acquisitions.

Pour cette adaptation en français, les traducteurs tous enseignants en statistique à l'Université, ont restitué fidèlement les qualités de la version anglaise de cet ouvrage.

Ce livre s'adresse à un vaste public : étudiants en Sciences économiques, Gestion, Médecine, Psychologie, ingénieurs, chercheurs...


Préface à l'édition française

Le « Wonnacott and Wonnacott » est « le » manuel de Statistique aux Etats-Unis et dans de nombreux pays. Ses immenses qualités pédagogiques, sa présentation claire (et complétée par de très nombreux exemples) des principaux outils statistiques, et le sens de l'humour que l'on rencontre à travers les différents chapitres, en font un-ouvrage unique et particulièrement apprécié par les étudiants et les enseignants. Cette adaptation en français s'efforce de restituer les qualités de l'ouvrage initial. Elle s'adresse aux étudiants de premier cycle universitaire, notamment en Economie, Gestion et Médecine.

Les auteurs ont cherché avant tout à expliquer le plus clairement possible les principaux concepts statistiques. L'usage des mathématiques est limité autant que possible aux principes de calcul les plus connus. Toutefois, certaines sections ou certains chapitres apparaissent un peu plus difficiles, et sont précédés d'une astérisque (*).

Les quinze premiers chapitres présentent les principes statistiques fondamentaux. Les dix derniers chapitres traitent de sujets plus spécifiques mais tout aussi importants, comme les tests non paramétriques, les séries chronologiques, les arbres de décision, la statistique bayésienne, ou les systèmes à équations simultanées.

Cette 4ème édition du « Wonnacott and Wonnacott » accorde encore davantage de place aux exercices d'application, insiste sur la discussion et l'interprétation des résultats, et invite le lecteur à un apprentissage particulièrement stimulant de la méthodologie statistique.

Patrick COHENDET
Professeur de Sciences Economiques
à l'Université Louis Pasteur de Strasbourg


Préface pour la médecine

Ce serait un lieu commun que de vouloir insister sur l'importance des analyses statistiques des données biologiques ou médicales. Les statistiques sont enseignées depuis longtemps au cours du premier cycle des études médicales mais nombreux sont les jeunes médecins ou biologistes (plus de mille en France chaque année), intéressés par la recherche fondamentale, clinique ou épidémiologique, qui à l'issue de leurs études ressentent le besoin d'une formation complémentaire en statistique. Il s'agit pour eux d'acquérir les connaissances méthodologiques qui leur sont nécessaires pour concevoir leurs plans expérimentaux, leurs protocoles d'études et pour analyser leurs résultats. Or après sept années d'études médicales, ce qui leur reste de leurs connaissances en mathématiques et statistiques est quelque peu inconsistant et courageusement, ils n'hésitent pas à investir un temps important dans l'apprentissage ou l'approfondissement de ces concepts. Je suis sûr qu'ils trouveront dans cet ouvrage qui comporte de nombreux exemples issus du domaine médical, un incomparable outil de travail. Même s'ils sont devenus quelque peu imperméables au formalisme mathématique, ce livre leur fera comprendre avec précision la nature du raisonnement statistique de même que le sens, les domaines d'application, les conditions de validité des principaux tests. Les logiciels statistiques sont maintenant disponibles à bas prix sur des micro-ordinateurs eux-mêmes bon marché, ce qui vient libérer l'utilisateur du fastidieux fardeau des calculs. Le choix des méthodes à employer, la discussion des résultats restent néanmoins du ressort de l'être humain. Les nombreux exercices contenus dans ce livre forcent le lecteur à s'attacher plus à l'interprétation des résultats qu'aux modalités de leurs calculs et je ne peux que conseiller cet ouvrage à ceux qui biologistes ou médecins désirent être en mesure de pouvoir eux-mêmes concevoir correctement leurs expérimentations et interpréter leurs données.

Alain VENOT
Professeur de Biostatistiques et Informatique Médicale
à la faculté de Médecine Cochin-Port Royal


Sommaire

PARTIE I ELEMENTS DE PROBABILITÉ ET DE STATISTIQUE 1
 
1 Nature de la statistique 3
   1 -1 Echantillonnage au hasard : un sondage politique4
1 -2 Expériences aléatoires : test de l'influence d'une habitude hospitalière11
1 -3 Etudes empiriques ou expériences aléatoires16
1 -4 Sommaire rapide de l'ouvrage23
Chapitre 1 Résumé23
 
2 Statistique descriptive28
2-1 Tableaux et diagrammes des fréquences29
2-2 Centre d'une distribution36
2-3 Dispersion d'une distribution45
2-4 Statistiques sur ordinateur52
2-5 Transformations linéaires54
2-6 Calculs utilisant les fréquences relatives56
2-7 Du bon et mauvais usage des graphes61
Chapitre 2 Résumé73
 
3 Probabilités78
3-1 Introduction79
3-2 Modèles de probabilité82
3-3 Evénements composés90
3-4 Probabilités conditionnelles96
3-5 Indépendance100
3-6 Théorème de Bayes : l'arbre inversé104
3-7 Autres conceptions des probabilités110
Chapitre 3 Résumé116
 
4 Distributions de probabilité122
4-1 Variables aléatoires discrètes123
4-2 Moyenne et variance126
4-3 La loi binomiale130
4-4 Lois continues138
4-5 La loi normale142
4-6 Fonction d'une variable aléatoire150
4-7 Espérance mathématique dans un mécanisme d'enchères157
Chapitre 4 Résumé164
 
5 Couple de variables aléatoires172
5-1 Distributions173
5-2 Fonction de deux variables aléatoires180
5-3 Covariance185
5-4 Combinaison linéaire de deux variables aléatoires191
Chapitre 5 Résumé198
Problèmes de révision des Chapitres 1 à 5203
 
 
PARTIE II L'INFÉRENCE STATISTIQUE (MOYENNES ET PROPORTIONS)210
 
6 L'échantillonnage211
6-1 L'échantillonnage aléatoire212
6-2 Moments de la moyenne de l'échantillon220
6-3 La forme de la distribution d'échantillonnage224
6-4 Les proportions232
*6-5 L'échantillonnage dans le cas d'une petite population242
*6-6 Monte Carlo245
Chapitre 6 Résumé254
 
7 L'estimation ponctuelle260
7-1 Populations et échantillons261
7-2 Propriétés souhaitables des estimateurs (efficacité des estimateurs sans biais)262
7-3 L'erreur quadratique moyenne : efficacité d'un estimateur quelconque269
*7-4 La consistance275
Chapitre 7 Résumé279
 
8 L'estimation par intervalle285
8-1 La moyenne simple286
8-2 Le t pour les petits échantillons295
8-3 Différence entre deux moyennes, échantillons indépendants299
8-4 Différence entre deux moyennes, échantillons appariés303
8-5 Les proportions309
8-6 Le Bootstrap (la méthode du va-et-vient)313
Chapitre 8 Résumé319
 
9 Tests d'hypothèses326
9-1 Les tests d'hypothèses par intervalles de confiance327
9-2 Probabilité critique (unilatérale)333
9-3 Tests d'hypothèses classiques341
*9-4 Nouvelle approche des tests classiques349
*9-5 Courbe des caractéristiques opérationnelles (CCO)354
*9- 6 Tests bilatéraux358
Chapitre 9 Résumé365
 
10 Analyse de variance (ANOVA)369
10-1 Analyse de variance à un facteur370
10-2 Analyse de variance à deux facteurs383
10-3 Intervalles de confiance391
Chapitre 10 Résumé395
Problèmes de révision des Chapitres 6 à 10399
 
 
PARTIE III REGRESSION : RELATION ENTRE DEUX OU PLUSIEURS VARIABLES406
 
11 L'ajustement linéaire407
11-1 Introduction408
11-2 Les moindres carrés ordinaires (MCO)410
*11-3 Avantages des MCO et des MCP417
Chapitre 11 Résumé419
 
12 La régression simple423
12-1 Le modèle de régression424
12-2 Variabilité due aux fluctuations d'échantillonnage428
12-3 Intervalles de confiance et test pour β432
12-4 Prédiction de Y pour une valeur donnée de X437
12-5 Extensions du modèle442
Chapitre 12 Résumé445
 
13 La régression multiple451
13-1 Pour quelles raisons on utilise la régression multiple452
13-2 Le modèle de régression multiple et son ajustement par les MCO456
13-3 Intervalles de confiance et tests statistiques463
13-4 Les facteurs de régression considérés comme des multiplicateurs468
*13-5 Comparaison de la régression simple et de la régression multiple475
*13-6 Analyse des chemins483
Chapitre 13 Résumé487
Problèmes de révision488
 
14 Extensions de la régression493
14-1 Les variables muettes (0-1)494
14-2 Analyse de la variance (ANOVA) à l'aide de la régression505
14-3 Régression linéaire dans les cas les plus simples511
*14-4 La non-linéarité résolue grâce aux logarithmes513
*14-5 Diagnostic à partir des résidus524
Chapitre 14 Résumé529
 
15 Corrélation538
15-1 Corrélation simple539
15-2 Corrélation et régression547
15-3 Les deux droites de régression555
15-4 La corrélation dans la régression multiple562
15-5 La multicolinéarité568
Chapitre 15 Résumé574
Problèmes de révision des Chapitres 11 à 15580
 
 
PARTIE IV INFERENCE CLASSIQUE ET INFERENCE BAYÉSIENNE585
 
16 Statistiques non paramétriques et statistiques robustes (la connaissance du chapitre 9 est nécessaire)585
16-1 Introduction : moyenne ou médiane ?586
16-2 Tests des signes sur les médianes586
16-3 Intervalle de confiance pour la médiane591
16-4 Le test c|e Wilcoxon sur les rangs594
16-5 Les tests sur les rangs : cas général598
16-6 Test des séquences, pour tester l'indépendance602
16-7 Statistiques robustes : tronquage et pondération605
Chapitre 16 Résumé615
 
17 Tests du Khi-deux (la connaissance du chapitre 9 est nécessaire)620
17-1 Tests du χ2 pour multinomiales : qualité d'un ajustement621
17-2 Tests du χ2 d'indépendance : tableaux de contingence627
Chapitre 17 Résumé634
 
18 Estimation par la méthode du maximum de vraisemblance (la connaissance du chapitre 7 est nécessaire)637
18-1 Introduction638
18-2 EMV pour quelques cas familiers640
18-3 EMV d'une distribution uniforme646
18-4 L'EMV : cas général650
Chapitre 18 Résumé653
 
19 Inférence bayésienne (la connaissance du chapitre 8 est nécessaire)656
19-1 Distributions a posteriori657
19-2 La proportion de la population663
19-3 La moyenne μ dans un modèle normal674
19-4 La pente β dans la régression normale681
19-5 Estimations bayésiennes réduites685
19-6 Comparaison des estimations classique et bayésienne693
Chapitre 19 Résumé693
 
20 Théorie de la décision bayésienne (la connaissance du chapitre 19 est nécessaire)699
20-1 En maximisant le gain (ou minimisant la perte)700
20-2 Prise de décision par estimation ponctuelle708
20-3 Comparaison des statistiques classiques et bayésiennes713
Chapitre 20 Résumé716
Problèmes de révision717
 
 
PARTIE V QUELQUES SUJETS PARTICULIERS POUR L'ÉCONOMIE ET LA GESTION720
 
21 Arbres de décision (la connaissance du chapitre 13 est nécessaire)721
21-1 Les composantes de l'arbre de décision722
21-2 Révisions des probabilités : le théorème de Bayes732
21-3 Utilisation de la théorie de l'utilité en cas d'aversion pour le risque738
Chapitre 21 Résumé743
Problèmes de révision744
 
22 Nombres indices751
22-1 Indices de prix752
22-2 Autres indices756
22-3 Indices utilisés dans la pratique760
Chapitre 22 Résumé765
Problèmes de révision766
 
23 Méthodes de sondage (la connaissance du chapitre 8 est nécessaire)768
23-1 Sondages stratifiés769
23-2 Autres méthodes de sondage778
Chapitre 23 Résumé781
 
24 Les séries chronologiques (la connaissance du chapitre 15 est nécessaire)784
24-1 Les deux composantes caractéristiques d'une série chronologique785
24-2 La décomposition et la prévision fondées sur la régression788
24-3 Une décomposition traditionnelle : le rapport à la moyenne mobile799
24-4 La prévision par le lissage exponentiel805
24-5 La prévision d'après les modèles «Box-Jenkins»807
*24-6 La corrélation des termes de la série et les moindres carrés généralisés (MCG)808
Chapitre 24 Résumé814
 
*25 Equations simultanées818
25-1 Introduction : les biais dans les MCO819
25-2 Le remède : les variables instrumentales (VI)824
25-3 Les doubles moindres carrés (DMC)828
Chapitre 25 Résumé832
 
*Appendices835
2-2 Le calcul précis de la médiane836
2-5 Les effets d'une transformation linéaire836
3-7 Les axiomes mathématiques de la théorie des probabilités837
4-2 Une formule plus pratique pour exprimer σ2 : démonstration837
4-3 Formule de la loi binomiale : démonstration837
4-4 Calculs pour les distributions continues840
5-3 L'indépendance implique la non-corrélation : démonstration840
6-3 Le théorème central limite841
6-4 La correction de continuité : explication graphique842
7-2 Ecart type de X842
7-4 Consistance : définition précise843
8-3 L'écart type de (X1 - X2) : démonstration843
8-5 Intervalle de confiance pour déduit du graphe844
9-2 Une probabilité critique plus exacte des proportions845
10-2 Analyse de la variance à deux facteurs : démonstration846
10-3 L'ANOVA est beaucoup plus simple qu'un test sur H0846
11-1 Droites et plans847
1 1 -2 Formules des moindres carrés : démonstrations849
12-2 Calcul des moments de b850
12-3 Comment choisir un test unilatéral et un test bilatéral852
12-4 Intervalles de confiance à partir de X0 : démonstration853
13-2 Solution d'un système d'équations simultanées854
13-5 Relation directe plus relation indirecte : démonstration855
14-4 Logarithme d'une équation de régression avec une erreur sous forme multiplicative855
15-1 La corrélation définie au Chapitre 15 est identique à celle définie au Chapitre 5856
15-2 ANOVA et r2 : démonstration856
18-2 EMV dans quelques cas familiers : démonstrations857
19-2 Intervalle de confiance bayésien pour : démonstration859
19-3 Distribution a posteriori de u lorsque la loi est normale : démonstration860
19-4 Distribution a postériori de β dans la régression normale : démonstration860
19-5 Réduction de l'amplitude des intervalles de confiance par la méthode bayésienne861
24-2 Corrélation des séries et test de Durbin-Watson861
24-3 Moyennes mobiles dans le cas général862
24-4 Lissage exponentiel : démonstration863
24-5 Prévisions utilisant les modèles de Box et Jenkins863
 
Tables865
Références881
Réponses aux problèmes numérotés impairs887
Glossaire
Index des exemples et problèmes
Index

Acheter ce livre

Acheter le livre 'Statistique' sur Amazon.


 Haut de la page  Bibliographie  Itinéraire de lectures  Sommaire du site

Icône Facebook Icône Twitter Icône RSS