Initiation aux Traitements Statistiques - Méthodes, Méthodologie
Initiation aux Traitements Statistiques - Méthodes, Méthodologie
Prenons un fichier de donnés, posons-nous quelques questions et introduisons graduellement les outils statistiques nécessaires pour y répondre. A partir de cette idée simple, les auteurs proposent une présentation originale de la statistique, véritablement ancrée dans la pratique. S’appuyant sur leur riche expérience tant en formation initiale qu’en formation continue, ils ont bâti le cours idéal de statistique pour non-mathématiciens. Ce manuel s’adresse à un large public. L’étudiant y trouvera l’approche intuitive mais rigoureuse des méthodes usuelles, absenté des manuels courants dont le formalisme mathématique constitue souvent un obstacle à la lecture. L’enseignant y puisera bon nombre d’exemples et de présentations pédagogiques. Tous les utilisateurs seront particulièrement intéressés par des problèmes méthodologiques importants en pratique (mais rarement abordés dans les livres) comme l’étude et la prise en compte de données manquantes et de données aberrantes.
Prenons un fichier de donnés, posons-nous quelques questions et introduisons graduellement les outils statistiques nécessaires pour y répondre. A partir de cette idée simple, les auteurs proposent une présentation originale de la statistique, véritablement ancrée dans la pratique. S’appuyant sur leur riche expérience tant en formation initiale qu’en formation continue, ils ont bâti le cours idéal de statistique pour non-mathématiciens. Ce manuel s’adresse à un large public. L’étudiant y trouvera l’approche intuitive mais rigoureuse des méthodes usuelles, absenté des manuels courants dont le formalisme mathématique constitue souvent un obstacle à la lecture. L’enseignant y puisera bon nombre d’exemples et de présentations pédagogiques. Tous les utilisateurs seront particulièrement intéressés par des problèmes méthodologiques importants en pratique (mais rarement abordés dans les livres) comme l’étude et la prise en compte de données manquantes et de données aberrantes.
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Jillur Rahman
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