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Complexité et algorithmique avancée / Ivan Lavallée
Titre : Complexité et algorithmique avancée : une introduction Type de document : texte imprimé Auteurs : Ivan Lavallée (1946-....), Auteur Editeur : Paris : Hermann Année de publication : impr. 2008 Collection : Collection Méthodes, ISSN 0588-2303 Importance : 1 vol. (330 p.) Présentation : ill., couv. ill. Format : 15x22 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7056-6726-9 Prix : 33 EUR Note générale : Éditeur : Hermann (15 février 2008)
Langue : Français
Broché : 361 pages
ISBN-10 : 2705667261
ISBN-13 : 978-2705667269
Poids de l'article : 481 g
Dimensions : 16 x 2 x 22 cmLangues : Français (fre) Mots-clés : algorithmes survol machine de turing complexité algèbre de boole circuits booléens complétude modèle quantique Index. décimale : 518. Analyse Numérique Algorithme-Méthodes Numériques Résumé : Complexité et algorithmique avancée est un exposé introductif à la pratique de la théorie de la complexité, il a été enseigné dans les trois cycles universitaires d'informatique et de cognitique et l'ouvrage est conçu pour être abordé par les étudiants des trois cycles universitaires. Il s'agit là du premier ouvrage en langue française traitant de la complexité en tant que telle. On y trouvera une introduction aux concepts fondamentaux du domaine, qu'il s'agisse de machine de Turing élémentaire ou universelle, de complexité au sens de Levin-Cook ou de Kolmogorov. Dans ce livre sont définies les trois principales classes de complexité, P, NP et NPC ainsi que le concept de quantité absolue d'information dû à Kolmogorov. Dans une dernière partie, on montre comment résoudre certains problèmes en faisant « tomber »la complexité, en utilisant des concepts probabilistes, ou en utilisant des méthodes d'énumération implicite dont les principes sont décrits. L'ouvrage se termine sur un chapitre consacré à l'informatique quantique. Ce livre est destiné tant aux étudiants en informatique qu'aux ingénieurs et chercheurs. L'ouvrage propose aussi des voies pour la recherche, abordant les aspects pratiques au travers de la conception des algorithmes de résolution pour problèmes dits NP- complets, une partie est consacrée à ces aspects pratiques. Public : Licence, Maitrise, Doctorat, Ingéniorat.
sommaire:
1-historique
2-histoires d4algorithmes
3-survol
4-la machine de turing
5-la machine de turing universelle
6-complexité de kolmogrov(rudiments)
7-théorie
8-considérations théoriques
9-ordres,treillis et algébre de boole
10-circuits booléens
11-quelques problémes de référence
12-algorithme,résolution
13-complexité
14-modéles de calcul,classes de complexité
15-complétude
16-le pire n'est pas toujours certain
17-complexité et efficacité
18-que faire?
19-des algorithmes pour problémes npc
20-introduction à l'algorithmique probabiliste
21-de shannon à kolmogorov
22-le modéle quantique
Note de contenu : Bibliogr. p. 311-330
A NOTATIONS DE BACHMAN-LANDAU
INDEX DES CONCEPTS ET NOTATIONS
INDEX DES ALGORITHMES
BIBLIOGRAPHIEComplexité et algorithmique avancée : une introduction [texte imprimé] / Ivan Lavallée (1946-....), Auteur . - Paris : Hermann, impr. 2008 . - 1 vol. (330 p.) : ill., couv. ill. ; 15x22 cm. - (Collection Méthodes, ISSN 0588-2303) .
ISBN : 978-2-7056-6726-9 : 33 EUR
Éditeur : Hermann (15 février 2008)
Langue : Français
Broché : 361 pages
ISBN-10 : 2705667261
ISBN-13 : 978-2705667269
Poids de l'article : 481 g
Dimensions : 16 x 2 x 22 cm
Langues : Français (fre)
Mots-clés : algorithmes survol machine de turing complexité algèbre de boole circuits booléens complétude modèle quantique Index. décimale : 518. Analyse Numérique Algorithme-Méthodes Numériques Résumé : Complexité et algorithmique avancée est un exposé introductif à la pratique de la théorie de la complexité, il a été enseigné dans les trois cycles universitaires d'informatique et de cognitique et l'ouvrage est conçu pour être abordé par les étudiants des trois cycles universitaires. Il s'agit là du premier ouvrage en langue française traitant de la complexité en tant que telle. On y trouvera une introduction aux concepts fondamentaux du domaine, qu'il s'agisse de machine de Turing élémentaire ou universelle, de complexité au sens de Levin-Cook ou de Kolmogorov. Dans ce livre sont définies les trois principales classes de complexité, P, NP et NPC ainsi que le concept de quantité absolue d'information dû à Kolmogorov. Dans une dernière partie, on montre comment résoudre certains problèmes en faisant « tomber »la complexité, en utilisant des concepts probabilistes, ou en utilisant des méthodes d'énumération implicite dont les principes sont décrits. L'ouvrage se termine sur un chapitre consacré à l'informatique quantique. Ce livre est destiné tant aux étudiants en informatique qu'aux ingénieurs et chercheurs. L'ouvrage propose aussi des voies pour la recherche, abordant les aspects pratiques au travers de la conception des algorithmes de résolution pour problèmes dits NP- complets, une partie est consacrée à ces aspects pratiques. Public : Licence, Maitrise, Doctorat, Ingéniorat.
sommaire:
1-historique
2-histoires d4algorithmes
3-survol
4-la machine de turing
5-la machine de turing universelle
6-complexité de kolmogrov(rudiments)
7-théorie
8-considérations théoriques
9-ordres,treillis et algébre de boole
10-circuits booléens
11-quelques problémes de référence
12-algorithme,résolution
13-complexité
14-modéles de calcul,classes de complexité
15-complétude
16-le pire n'est pas toujours certain
17-complexité et efficacité
18-que faire?
19-des algorithmes pour problémes npc
20-introduction à l'algorithmique probabiliste
21-de shannon à kolmogorov
22-le modéle quantique
Note de contenu : Bibliogr. p. 311-330
A NOTATIONS DE BACHMAN-LANDAU
INDEX DES CONCEPTS ET NOTATIONS
INDEX DES ALGORITHMES
BIBLIOGRAPHIERéservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité ST19247 518/15.1 Ouvrage Faculté des Sciences et de la Technologie 500 - Sciences de la nature et Mathématiques Exclu du prêt ST19248 518/15.2 Ouvrage Faculté des Sciences et de la Technologie 500 - Sciences de la nature et Mathématiques Disponible ST19249 518/15.3 Ouvrage Faculté des Sciences et de la Technologie 500 - Sciences de la nature et Mathématiques Disponible ST19250 518/15.4 Ouvrage Faculté des Sciences et de la Technologie 500 - Sciences de la nature et Mathématiques Disponible Estimation et tests paramétriques et non paramétriques / Khac Khoan Vo
Titre : Estimation et tests paramétriques et non paramétriques : cours et exercices avec solutions ; maîtrises de mathématiques, agrégation de mathématiques, grandes écoles scientifiques Type de document : texte imprimé Auteurs : Khac Khoan Vo (1936-....), Auteur ; pré.j.bass, Auteur Editeur : Paris : Ellipses Année de publication : 1985 Importance : 352 p. Présentation : couv. ill. Format : 20x26 cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7298-8505-2 Prix : 190 F Note générale : BibliÉditeur : ELLIPSES (15 juin 1985)
Langue : Français
Broché : 352 pages
ISBN-10 : 2729885056
ISBN-13 : 978-2729885052
Poids de l'article : 721 g
Dimensions : 17.5 x 2.1 x 26 cmogr. p. 345Langues : Français (fre) Mots-clés : Estimation et tests paramétriques et non paramétriques structure statistique modèles exponentiels fermeture convexe complétude exhaustivité transformation de Laplace estimation de variance minimum propriétés exactes efficacité asymptotique hypothèse finie contre hypothèse simple fonctions de répartition randomisées Index. décimale : 519 Résumé : sommaire:
structure statistique
1-concepts élémentaires
2-principaux exemples:les modeles exponentiels
3-modeles domines et fermeture convexe
4-complutude
5-exhaustivite
6-information dans un modele paramétrique domine
7-transformation de laplace
CHAPITRE B
ESTMATION A VARIANCES MININIUM,PROPRI2TES EXACTES
1-LE PROBLEME POSE
2-2TUDE G2N2RALE
3-CAS D4UN MODELE PARAM2TRIQUE ET DOMINE
EXERCICES SUR LE CHAPITRE B
CORRIG2S DES EXERCICES DU CHAPITRE B
CHAPITRE C
ESTIMATION A VARIANCE MININIUM,PROPRIéTES ASYMTOTIQUES
1-éTUDE GéNéRALE DES PROPRIéTES ASYMPTOTIQUES
2-EFFICACITé ASYMTOTIQUE
EXERCICES SUR LE CHAPITRE C
CORRIGéS DES EXERCICES DU CHAPITRE C
CHAPITRE D
THéORIE GéNéRALE DES TESTS
1-LE PROBLEME POSE
1-TEST ET SES RéGIONS
2-INTERPRéTATION DE LA FONCTION-ESPéRANCE D'UN TEST
3-SEYUIL,NIVEAU,SIMILITUDE,BIAIS
4-FORMULATION DES PROBLéMES
2-PRINCIPES GéNéRAUX
1-CAS GéNéRAL
2-CAS PARTICULIER
3-UTILISATION D'UNE STATISTIQUE EXHAUSTIVE
3/HYPOTHESE FINIE CONTRE HYPOTHESE SIMPLE
1-DéFINITION
2-CONDITION SUFFISANTE D'OPTIMALITé(LEMME FONDAMENTAL DE NEYMAN-PEARSON)
3-CONDITION NéCESSAIRE D'OPTIMALITé(RéCIPROQUE DU LEMME DE NEYMAN-PEARSON)
4-THéORéME D'EXISTENCE
ANNEXE:FONCTIONS DE RéPARATITION RANDOMISéES
EXERCICES SUR LE CHAPITRE D
CORRIGéS DES EXERCICES DU CHAPITRE D
CHAPITRE E
HYPOTHéSE UNILATéRE
CONTRE HYPOTHESE UNILATéRE
1-MODELE A RAPPORT DE VRAISEMBLANCE MONOTONE
1-DéFINITION
2-LEMME D'OPTIMALITé
3-THéORéME D'OPTIMALITé
4-EXISTENCE DE TEST UNILATéRAL DROIT DE NIVEAU DONNé
5-CHANGEMENT ET CHOIX DE RéSUMé EXHAUSTIF
2-MODELE EXPONENTIEL A PARAMETRE UNIDIMENSIONNEL
1-FONCTION-ESPéRANCE D'UN TEST
2-YHéORéME D'OPTIMALITé
3-EXISTANCE DE TEST UNILATéRALE GAUCHE DE NIVEAU DONNé
4-CHANGEMENT DE RéSUMé EXHAUSTIF
3/MODELES GAUSSIENS A PARAMETRE UNIDIMENSIONNEL
1-MODéLE GAUSSIEN DE VARIANCE CONNUE
2-MODéLE GAUSSIEN DE MOYENNE CONNUE
4/MODELE EXPONENTIEL A PARAMETRE MULTIDIMENSIONNEL
1-CONDITIONNEMENT SUR UN MODéLE EXPONENTIEL
2-TESTER UNE HYPOTHéSE UNILATéRE
5/MODELE GAUSSIEN A PARAMETRE BIDIMENSIONNEL
1-TEST PORTANT SUR LA VARIANCE
2-TEST PORTANT SUR LA MOYENNE
EXERCICES SUR LE CHAPITRE E
CORRIGéS DES EXERCICES DU CHAPITRE E
CHAPITRE F
HYPOTHESE CONNEXE
CONTRE HYPOTHESE BILATER
1-MODELLE EXPONENTIEL A PARAMETRE UNIDIMENSIONNEL
1-DéFINITION
2-THéORéME D'EXISTANCE
3-PROPRIéTé D'OPTIMALITé DES TEST BILATéRAUX
4-CHANGEMENT DE RéSUMé EXHAUSTIF
2/MODELLES GAUSSIENS A PARAMETRE UNIDIMENSIONNEL
1-MODéLE GAUSSIEN DE MOYENNE CONNUE
3/MODELE EXPONTENTIEL A PARAMETRE MULTIDIMENSIONNEL
1-TESTER UNE HYPOTHéSE CONNEXE CONTRE UNE HYPOTHéSE BILATéRE
2-UTILISATION D'UNE STATISTIQUE AUXILIAIRE
4/MODELE GAUSSIEN A PARAMETRE BIDIMENSIONNEL
1-TEST SUR LA VARIANCE,LA MOYENNE éTANT INCONNUE
2-TEST SUR LA MOYENNE,LA VARIANCE éTANT INCONNUE
EXERCICES SUR LE CHAPITRE F
CORRIGéS DES EXERCICES DU CHAPITRE F
CHAPITRE G
HYPOTHESES AFFINES:
éTUDE GéNéRALE ET ANALYSE DE LA VARIANCE
1-éTUDE GéNéRALE
2-PROPRIéTES D'UNE STATISTIQUE INVARIANTE MAXIMALE
3-LE MODéLE DE FISHER-SNEDECOR
4-LE TEST DE FISHER-SNEDECOR
5-AUTRE INTERPRéTATION DES STATISTIQUES UTILISéES
6-MéTHODES DE DéTERMINATION DES PROJETéS ORTHOGONAUX
2/ANALYSE DE LA VARIANCE A DEUX FACTEURS CONTROLES
1-MODéLE STATISTIQUE
2-SOUS-ESPACES VECTORIELS UTILISéS
3-STATISTIQUES UTILISéES
4-TESTS DE NON-EFFET
5-DISPOSITION PRATIQUE
EXERCICES SUR LE CHAPITRE G
CORRIGéS DES EXERCICES DU CHAPITRE G
CHAPITRE H
HYPOTHESES AFFINES:HOMOGéNéITé ET REGRESSION
1-ANALYSE DE LA VARIANCE A UN FACTEUR CONTROLE
1-MODéLE STATISTIQUE
2-SOUS-ESPACES VECTORIEL UTILISéS
3-ESTIMATION DU PARAMéTRE(STATISTIQUE UTILISéES)
4-TESTS SUR LES PARAMéTRES DE LA DROITE DE RéGRESSION
EXERCICES SUR LE CHAPITRE H
CHAPITRE
RéGIONS DE CONFIANCE
1-RéGIONS DE CONFIANCE ET LEURS QUALITéS
1-RéGION DE CONFIANCE
2-RéGION DE CONFIANCE AU SEUIL DONNé
3-RéGION DE CONFIANCE SANS BIAIS
4-RéGION DE CONFIANCE U.M.P.
5-RéGION DE CONFIANCE U.M.P.S.B.
2/RéGION DE CONFIANCE ASSOCHéE A UNE FAMILLE DE TESTS
1-DéFINITION
2-THéORéME CONCERNANT LE SEUIL ET LE BIAIS
3-THéORéME CONCERNANT L'OPTIMALITé
3/EXEMPLES DE RéGIONS DE CONFIANCE
1-INTERVALLES DE CONFIANCE POUR LA MOYENNE ET LA VARIANCE D'UNE DISTRIBTION GAUSSIENNE
2-INTERVALLES DE CONFIANCE POUR LES COEFFICIENTS D'UNE DROITE DE RéGRESSION
EXERCICES SUR LE CHAPITRE 1
CORRIGéS DES EXERCICES DU CHAPITRE1
CHAPITRE J
MéTHODE DE PEARSON
POUR LES MODELLES NON-PARAMéTRIQUES
1-CAS OU L'HYPOTHESE A TESTER EST SIMPLE
2-REMPLACEMENT AFFAIBLI DU MODéLE NON-PARAMéTRIQUE PAR UN MODéLE MULTINOMIAL
3-LA STATSTIQUE DE PEARSON
4-LE TEST D'ADéQUATION DE PEARSON
2/LE TEST DU SIGNE
1-REMPLACEMENT éQUIVALENT DU MODéLE NON-PARAMéTRIQUE PAR UN MODéLE BINOMIAL
2-LE TEST UNILATéRAL GAUCHE DU SIGNE
3/CAS OU L'HYPOTHESE A RESTER EST COMPOSITE;SCHEMA GéNéRAL
1-REMPLACEMENT DU MODéLE NON-PARAMéTRIQUE PAR UN MODéLE MULTINOMIAL
2-LA STATISTIQUE DE PEARSON-FISHER
4/HYPOTHESE COMPOSITE:AJUSTEMENT A UNE DISTRIBUTION GAUSSIENNE INCONNUE
1-MODéLE NON-PARAMéTRIQUE
2-ESTIMATEUR PAR LA STATIONNARITé DE VRAISEMBLANCE
3-STATISTIQUE DE PEARSON-FISHER
4-DEGRé DE LIBERTé
5-DEGRé DE LIBERTé
6-TEST D'AJUSTEMENT DE PEARSON-FISHER DEGRé DE LIBERTé
7-TEST D'INDéPENDANCE DE PEARSON-FISHER
8-TEST D'HOMOGéNéITIE DE PEARSON-FISHER
EXERCICES DES EXERCICES DU CHAPITRE J
CHAPITRE K
MéTHODE DE WILCOXON POUR LES MODELLES NON-PARAMéTRIQUES
1-DéCALAGE STOCHASTIQUE
1-DéFINITION
2-CARACTéRISATION
3-CRITéRE SUFFISANT
4-DéCALAGE STOCHASTIQUE ENTRE UN RéEL ALéATOIRE ET SON OPPOSé
2/éTUDE PRéLIMENTAIRE DU RANG
1-DéFINITION
2-éQUIRéPARATION DU RANG
3-CAS DES DISTRIBUTIONS DIFFUSES ET PAIRES
3/TESTER LA SURCHARGE A GAUCHE (OBSEVATIONS COUPLéES)
1-STATISTIQUES DE WILCOXON
2-éTUDE DANS LE CAS DES DISTRIBUTIONS SYMéTRIQUES
3-MOMENTS DANS LE CAS GéNéRAL
4-TEST DU RANG SIGNé DE WILCOXON
4/TESTER LE DéCALAGE STOCHASTIQUE(OBSERVATION NON COIPLéES)
1-STATISTIQUES DE WILCOXON ET DE MANN-WHITENY
2-éTUDE DANS LE CAS D'éGALITé STOCHASTIQUE
3-MOMENTS DANS LE CAS GéNéRAL
4-TEST D'HOMOGéNéITé DE WILCOXON-MANN-WHITENY
Note de contenu : Estimation et tests paramétriques et non paramétriques: Cours et exercices avec solutions Broché – 15 juin 1985
de Khac Vo (Auteur)
annexe b:principes du prolongement analytique
exercices sur le chapitre A CORRIG2S DES EXERCICES DU CHAPITRE A
CHAPITRE B
ESTMATION A VARIANCES MININIUM,PROPRI2TES EXACTES
1-LE PROBLEME POSE
2-2TUDE G2N2RALE
3-CAS D4UN MODELE PARAM2TRIQUE ET DOMINE
EXERCICES SUR LE CHAPITRE B
CORRIG2S DES EXERCICES DU CHAPITRE B
CHAPITRE C
ESTIMATION A VARIANCE MININIUM,PROPRIéTES ASYMTOTIQUES
1-éTUDE GéNéRALE DES PROPRIéTES ASYMPTOTIQUES
2-EFFICACITé ASYMTOTIQUE
EXERCICES SUR LE CHAPITRE C
CORRIGéS DES EXERCICES DU CHAPITRE C
CHAPITRE D
THéORIE GéNéRALE DES TESTS
1-LE PROBLEME POSE
1-TEST ET SES RéGIONS
2-INTERPRéTATION DE LA FONCTION-ESPéRANCE D'UN TEST
3-SEYUIL,NIVEAU,SIMILITUDE,BIAIS
4-FORMULATION DES PROBLéMES
2-PRINCIPES GéNéRAUX
1-CAS GéNéRAL
2-CAS PARTICULIER
3-UTILISATION D'UNE STATISTIQUE EXHAUSTIVE
3/HYPOTHESE FINIE CONTRE HYPOTHESE SIMPLE
1-DéFINITION
2-CONDITION SUFFISANTE D'OPTIMALITé(LEMME FONDAMENTAL DE NEYMAN-PEARSON)
3-CONDITION NéCESSAIRE D'OPTIMALITé(RéCIPROQUE DU LEMME DE NEYMAN-PEARSON)
4-THéORéME D'EXISTENCE
ANNEXE:FONCTIONS DE RéPARATITION RANDOMISéES
EXERCICES SUR LE CHAPITRE D
CORRIGéS DES EXERCICES DU CHAPITRE D
CHAPITRE E
HYPOTHéSE UNILATéRE
CONTRE HYPOTHESE UNILATéRE
1-MODELE A RAPPORT DE VRAISEMBLANCE MONOTONE
1-DéFINITION
2-LEMME D'OPTIMALITé
3-THéORéME D'OPTIMALITé
4-EXISTENCE DE TEST UNILATéRAL DROIT DE NIVEAU DONNé
5-CHANGEMENT ET CHOIX DE RéSUMé EXHAUSTIF
2-MODELE EXPONENTIEL A PARAMETRE UNIDIMENSIONNEL
1-FONCTION-ESPéRANCE D'UN TEST
2-YHéORéME D'OPTIMALITé
3-EXISTANCE DE TEST UNILATéRALE GAUCHE DE NIVEAU DONNé
4-CHANGEMENT DE RéSUMé EXHAUSTIF
3/MODELES GAUSSIENS A PARAMETRE UNIDIMENSIONNEL
1-MODéLE GAUSSIEN DE VARIANCE CONNUE
2-MODéLE GAUSSIEN DE MOYENNE CONNUE
4/MODELE EXPONENTIEL A PARAMETRE MULTIDIMENSIONNEL
1-CONDITIONNEMENT SUR UN MODéLE EXPONENTIEL
2-TESTER UNE HYPOTHéSE UNILATéRE
5/MODELE GAUSSIEN A PARAMETRE BIDIMENSIONNEL
1-TEST PORTANT SUR LA VARIANCE
2-TEST PORTANT SUR LA MOYENNE
EXERCICES SUR LE CHAPITRE E
CORRIGéS DES EXERCICES DU CHAPITRE E
CHAPITRE F
HYPOTHESE CONNEXE
CONTRE HYPOTHESE BILATER
1-MODELLE EXPONENTIEL A PARAMETRE UNIDIMENSIONNEL
1-DéFINITION
2-THéORéME D'EXISTANCE
3-PROPRIéTé D'OPTIMALITé DES TEST BILATéRAUX
4-CHANGEMENT DE RéSUMé EXHAUSTIF
2/MODELLES GAUSSIENS A PARAMETRE UNIDIMENSIONNEL
1-MODéLE GAUSSIEN DE MOYENNE CONNUE
3/MODELE EXPONTENTIEL A PARAMETRE MULTIDIMENSIONNEL
1-TESTER UNE HYPOTHéSE CONNEXE CONTRE UNE HYPOTHéSE BILATéRE
2-UTILISATION D'UNE STATISTIQUE AUXILIAIRE
4/MODELE GAUSSIEN A PARAMETRE BIDIMENSIONNEL
1-TEST SUR LA VARIANCE,LA MOYENNE éTANT INCONNUE
2-TEST SUR LA MOYENNE,LA VARIANCE éTANT INCONNUE
EXERCICES SUR LE CHAPITRE F
CORRIGéS DES EXERCICES DU CHAPITRE F
CHAPITRE G
HYPOTHESES AFFINES:
éTUDE GéNéRALE ET ANALYSE DE LA VARIANCE
1-éTUDE GéNéRALE
2-PROPRIéTES D'UNE STATISTIQUE INVARIANTE MAXIMALE
3-LE MODéLE DE FISHER-SNEDECOR
4-LE TEST DE FISHER-SNEDECOR
5-AUTRE INTERPRéTATION DES STATISTIQUES UTILISéES
6-MéTHODES DE DéTERMINATION DES PROJETéS ORTHOGONAUX
2/ANALYSE DE LA VARIANCE A DEUX FACTEURS CONTROLES
1-MODéLE STATISTIQUE
2-SOUS-ESPACES VECTORIELS UTILISéS
3-STATISTIQUES UTILISéES
4-TESTS DE NON-EFFET
5-DISPOSITION PRATIQUE
EXERCICES SUR LE CHAPITRE G
CORRIGéS DES EXERCICES DU CHAPITRE G
CHAPITRE H
HYPOTHESES AFFINES:HOMOGéNéITé ET REGRESSION
1-ANALYSE DE LA VARIANCE A UN FACTEUR CONTROLE
1-MODéLE STATISTIQUE
ANNEXE:MéTHODE DE KOLOMOGOROV-SMIRNOV
EXERCICES SUR LE CHAPITRE K
CORRIGéS DES EXERCICES DU CHAPITRE K
TABLES STATISTIQUES
BIBLIOGRAPHIE
TABLE DES MATIERSEstimation et tests paramétriques et non paramétriques : cours et exercices avec solutions ; maîtrises de mathématiques, agrégation de mathématiques, grandes écoles scientifiques [texte imprimé] / Khac Khoan Vo (1936-....), Auteur ; pré.j.bass, Auteur . - Paris : Ellipses, 1985 . - 352 p. : couv. ill. ; 20x26 cm.
ISBN : 978-2-7298-8505-2 : 190 F
BibliÉditeur : ELLIPSES (15 juin 1985)
Langue : Français
Broché : 352 pages
ISBN-10 : 2729885056
ISBN-13 : 978-2729885052
Poids de l'article : 721 g
Dimensions : 17.5 x 2.1 x 26 cmogr. p. 345
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Estimation et tests paramétriques et non paramétriques structure statistique modèles exponentiels fermeture convexe complétude exhaustivité transformation de Laplace estimation de variance minimum propriétés exactes efficacité asymptotique hypothèse finie contre hypothèse simple fonctions de répartition randomisées Index. décimale : 519 Résumé : sommaire:
structure statistique
1-concepts élémentaires
2-principaux exemples:les modeles exponentiels
3-modeles domines et fermeture convexe
4-complutude
5-exhaustivite
6-information dans un modele paramétrique domine
7-transformation de laplace
CHAPITRE B
ESTMATION A VARIANCES MININIUM,PROPRI2TES EXACTES
1-LE PROBLEME POSE
2-2TUDE G2N2RALE
3-CAS D4UN MODELE PARAM2TRIQUE ET DOMINE
EXERCICES SUR LE CHAPITRE B
CORRIG2S DES EXERCICES DU CHAPITRE B
CHAPITRE C
ESTIMATION A VARIANCE MININIUM,PROPRIéTES ASYMTOTIQUES
1-éTUDE GéNéRALE DES PROPRIéTES ASYMPTOTIQUES
2-EFFICACITé ASYMTOTIQUE
EXERCICES SUR LE CHAPITRE C
CORRIGéS DES EXERCICES DU CHAPITRE C
CHAPITRE D
THéORIE GéNéRALE DES TESTS
1-LE PROBLEME POSE
1-TEST ET SES RéGIONS
2-INTERPRéTATION DE LA FONCTION-ESPéRANCE D'UN TEST
3-SEYUIL,NIVEAU,SIMILITUDE,BIAIS
4-FORMULATION DES PROBLéMES
2-PRINCIPES GéNéRAUX
1-CAS GéNéRAL
2-CAS PARTICULIER
3-UTILISATION D'UNE STATISTIQUE EXHAUSTIVE
3/HYPOTHESE FINIE CONTRE HYPOTHESE SIMPLE
1-DéFINITION
2-CONDITION SUFFISANTE D'OPTIMALITé(LEMME FONDAMENTAL DE NEYMAN-PEARSON)
3-CONDITION NéCESSAIRE D'OPTIMALITé(RéCIPROQUE DU LEMME DE NEYMAN-PEARSON)
4-THéORéME D'EXISTENCE
ANNEXE:FONCTIONS DE RéPARATITION RANDOMISéES
EXERCICES SUR LE CHAPITRE D
CORRIGéS DES EXERCICES DU CHAPITRE D
CHAPITRE E
HYPOTHéSE UNILATéRE
CONTRE HYPOTHESE UNILATéRE
1-MODELE A RAPPORT DE VRAISEMBLANCE MONOTONE
1-DéFINITION
2-LEMME D'OPTIMALITé
3-THéORéME D'OPTIMALITé
4-EXISTENCE DE TEST UNILATéRAL DROIT DE NIVEAU DONNé
5-CHANGEMENT ET CHOIX DE RéSUMé EXHAUSTIF
2-MODELE EXPONENTIEL A PARAMETRE UNIDIMENSIONNEL
1-FONCTION-ESPéRANCE D'UN TEST
2-YHéORéME D'OPTIMALITé
3-EXISTANCE DE TEST UNILATéRALE GAUCHE DE NIVEAU DONNé
4-CHANGEMENT DE RéSUMé EXHAUSTIF
3/MODELES GAUSSIENS A PARAMETRE UNIDIMENSIONNEL
1-MODéLE GAUSSIEN DE VARIANCE CONNUE
2-MODéLE GAUSSIEN DE MOYENNE CONNUE
4/MODELE EXPONENTIEL A PARAMETRE MULTIDIMENSIONNEL
1-CONDITIONNEMENT SUR UN MODéLE EXPONENTIEL
2-TESTER UNE HYPOTHéSE UNILATéRE
5/MODELE GAUSSIEN A PARAMETRE BIDIMENSIONNEL
1-TEST PORTANT SUR LA VARIANCE
2-TEST PORTANT SUR LA MOYENNE
EXERCICES SUR LE CHAPITRE E
CORRIGéS DES EXERCICES DU CHAPITRE E
CHAPITRE F
HYPOTHESE CONNEXE
CONTRE HYPOTHESE BILATER
1-MODELLE EXPONENTIEL A PARAMETRE UNIDIMENSIONNEL
1-DéFINITION
2-THéORéME D'EXISTANCE
3-PROPRIéTé D'OPTIMALITé DES TEST BILATéRAUX
4-CHANGEMENT DE RéSUMé EXHAUSTIF
2/MODELLES GAUSSIENS A PARAMETRE UNIDIMENSIONNEL
1-MODéLE GAUSSIEN DE MOYENNE CONNUE
3/MODELE EXPONTENTIEL A PARAMETRE MULTIDIMENSIONNEL
1-TESTER UNE HYPOTHéSE CONNEXE CONTRE UNE HYPOTHéSE BILATéRE
2-UTILISATION D'UNE STATISTIQUE AUXILIAIRE
4/MODELE GAUSSIEN A PARAMETRE BIDIMENSIONNEL
1-TEST SUR LA VARIANCE,LA MOYENNE éTANT INCONNUE
2-TEST SUR LA MOYENNE,LA VARIANCE éTANT INCONNUE
EXERCICES SUR LE CHAPITRE F
CORRIGéS DES EXERCICES DU CHAPITRE F
CHAPITRE G
HYPOTHESES AFFINES:
éTUDE GéNéRALE ET ANALYSE DE LA VARIANCE
1-éTUDE GéNéRALE
2-PROPRIéTES D'UNE STATISTIQUE INVARIANTE MAXIMALE
3-LE MODéLE DE FISHER-SNEDECOR
4-LE TEST DE FISHER-SNEDECOR
5-AUTRE INTERPRéTATION DES STATISTIQUES UTILISéES
6-MéTHODES DE DéTERMINATION DES PROJETéS ORTHOGONAUX
2/ANALYSE DE LA VARIANCE A DEUX FACTEURS CONTROLES
1-MODéLE STATISTIQUE
2-SOUS-ESPACES VECTORIELS UTILISéS
3-STATISTIQUES UTILISéES
4-TESTS DE NON-EFFET
5-DISPOSITION PRATIQUE
EXERCICES SUR LE CHAPITRE G
CORRIGéS DES EXERCICES DU CHAPITRE G
CHAPITRE H
HYPOTHESES AFFINES:HOMOGéNéITé ET REGRESSION
1-ANALYSE DE LA VARIANCE A UN FACTEUR CONTROLE
1-MODéLE STATISTIQUE
2-SOUS-ESPACES VECTORIEL UTILISéS
3-ESTIMATION DU PARAMéTRE(STATISTIQUE UTILISéES)
4-TESTS SUR LES PARAMéTRES DE LA DROITE DE RéGRESSION
EXERCICES SUR LE CHAPITRE H
CHAPITRE
RéGIONS DE CONFIANCE
1-RéGIONS DE CONFIANCE ET LEURS QUALITéS
1-RéGION DE CONFIANCE
2-RéGION DE CONFIANCE AU SEUIL DONNé
3-RéGION DE CONFIANCE SANS BIAIS
4-RéGION DE CONFIANCE U.M.P.
5-RéGION DE CONFIANCE U.M.P.S.B.
2/RéGION DE CONFIANCE ASSOCHéE A UNE FAMILLE DE TESTS
1-DéFINITION
2-THéORéME CONCERNANT LE SEUIL ET LE BIAIS
3-THéORéME CONCERNANT L'OPTIMALITé
3/EXEMPLES DE RéGIONS DE CONFIANCE
1-INTERVALLES DE CONFIANCE POUR LA MOYENNE ET LA VARIANCE D'UNE DISTRIBTION GAUSSIENNE
2-INTERVALLES DE CONFIANCE POUR LES COEFFICIENTS D'UNE DROITE DE RéGRESSION
EXERCICES SUR LE CHAPITRE 1
CORRIGéS DES EXERCICES DU CHAPITRE1
CHAPITRE J
MéTHODE DE PEARSON
POUR LES MODELLES NON-PARAMéTRIQUES
1-CAS OU L'HYPOTHESE A TESTER EST SIMPLE
2-REMPLACEMENT AFFAIBLI DU MODéLE NON-PARAMéTRIQUE PAR UN MODéLE MULTINOMIAL
3-LA STATSTIQUE DE PEARSON
4-LE TEST D'ADéQUATION DE PEARSON
2/LE TEST DU SIGNE
1-REMPLACEMENT éQUIVALENT DU MODéLE NON-PARAMéTRIQUE PAR UN MODéLE BINOMIAL
2-LE TEST UNILATéRAL GAUCHE DU SIGNE
3/CAS OU L'HYPOTHESE A RESTER EST COMPOSITE;SCHEMA GéNéRAL
1-REMPLACEMENT DU MODéLE NON-PARAMéTRIQUE PAR UN MODéLE MULTINOMIAL
2-LA STATISTIQUE DE PEARSON-FISHER
4/HYPOTHESE COMPOSITE:AJUSTEMENT A UNE DISTRIBUTION GAUSSIENNE INCONNUE
1-MODéLE NON-PARAMéTRIQUE
2-ESTIMATEUR PAR LA STATIONNARITé DE VRAISEMBLANCE
3-STATISTIQUE DE PEARSON-FISHER
4-DEGRé DE LIBERTé
5-DEGRé DE LIBERTé
6-TEST D'AJUSTEMENT DE PEARSON-FISHER DEGRé DE LIBERTé
7-TEST D'INDéPENDANCE DE PEARSON-FISHER
8-TEST D'HOMOGéNéITIE DE PEARSON-FISHER
EXERCICES DES EXERCICES DU CHAPITRE J
CHAPITRE K
MéTHODE DE WILCOXON POUR LES MODELLES NON-PARAMéTRIQUES
1-DéCALAGE STOCHASTIQUE
1-DéFINITION
2-CARACTéRISATION
3-CRITéRE SUFFISANT
4-DéCALAGE STOCHASTIQUE ENTRE UN RéEL ALéATOIRE ET SON OPPOSé
2/éTUDE PRéLIMENTAIRE DU RANG
1-DéFINITION
2-éQUIRéPARATION DU RANG
3-CAS DES DISTRIBUTIONS DIFFUSES ET PAIRES
3/TESTER LA SURCHARGE A GAUCHE (OBSEVATIONS COUPLéES)
1-STATISTIQUES DE WILCOXON
2-éTUDE DANS LE CAS DES DISTRIBUTIONS SYMéTRIQUES
3-MOMENTS DANS LE CAS GéNéRAL
4-TEST DU RANG SIGNé DE WILCOXON
4/TESTER LE DéCALAGE STOCHASTIQUE(OBSERVATION NON COIPLéES)
1-STATISTIQUES DE WILCOXON ET DE MANN-WHITENY
2-éTUDE DANS LE CAS D'éGALITé STOCHASTIQUE
3-MOMENTS DANS LE CAS GéNéRAL
4-TEST D'HOMOGéNéITé DE WILCOXON-MANN-WHITENY
Note de contenu : Estimation et tests paramétriques et non paramétriques: Cours et exercices avec solutions Broché – 15 juin 1985
de Khac Vo (Auteur)
annexe b:principes du prolongement analytique
exercices sur le chapitre A CORRIG2S DES EXERCICES DU CHAPITRE A
CHAPITRE B
ESTMATION A VARIANCES MININIUM,PROPRI2TES EXACTES
1-LE PROBLEME POSE
2-2TUDE G2N2RALE
3-CAS D4UN MODELE PARAM2TRIQUE ET DOMINE
EXERCICES SUR LE CHAPITRE B
CORRIG2S DES EXERCICES DU CHAPITRE B
CHAPITRE C
ESTIMATION A VARIANCE MININIUM,PROPRIéTES ASYMTOTIQUES
1-éTUDE GéNéRALE DES PROPRIéTES ASYMPTOTIQUES
2-EFFICACITé ASYMTOTIQUE
EXERCICES SUR LE CHAPITRE C
CORRIGéS DES EXERCICES DU CHAPITRE C
CHAPITRE D
THéORIE GéNéRALE DES TESTS
1-LE PROBLEME POSE
1-TEST ET SES RéGIONS
2-INTERPRéTATION DE LA FONCTION-ESPéRANCE D'UN TEST
3-SEYUIL,NIVEAU,SIMILITUDE,BIAIS
4-FORMULATION DES PROBLéMES
2-PRINCIPES GéNéRAUX
1-CAS GéNéRAL
2-CAS PARTICULIER
3-UTILISATION D'UNE STATISTIQUE EXHAUSTIVE
3/HYPOTHESE FINIE CONTRE HYPOTHESE SIMPLE
1-DéFINITION
2-CONDITION SUFFISANTE D'OPTIMALITé(LEMME FONDAMENTAL DE NEYMAN-PEARSON)
3-CONDITION NéCESSAIRE D'OPTIMALITé(RéCIPROQUE DU LEMME DE NEYMAN-PEARSON)
4-THéORéME D'EXISTENCE
ANNEXE:FONCTIONS DE RéPARATITION RANDOMISéES
EXERCICES SUR LE CHAPITRE D
CORRIGéS DES EXERCICES DU CHAPITRE D
CHAPITRE E
HYPOTHéSE UNILATéRE
CONTRE HYPOTHESE UNILATéRE
1-MODELE A RAPPORT DE VRAISEMBLANCE MONOTONE
1-DéFINITION
2-LEMME D'OPTIMALITé
3-THéORéME D'OPTIMALITé
4-EXISTENCE DE TEST UNILATéRAL DROIT DE NIVEAU DONNé
5-CHANGEMENT ET CHOIX DE RéSUMé EXHAUSTIF
2-MODELE EXPONENTIEL A PARAMETRE UNIDIMENSIONNEL
1-FONCTION-ESPéRANCE D'UN TEST
2-YHéORéME D'OPTIMALITé
3-EXISTANCE DE TEST UNILATéRALE GAUCHE DE NIVEAU DONNé
4-CHANGEMENT DE RéSUMé EXHAUSTIF
3/MODELES GAUSSIENS A PARAMETRE UNIDIMENSIONNEL
1-MODéLE GAUSSIEN DE VARIANCE CONNUE
2-MODéLE GAUSSIEN DE MOYENNE CONNUE
4/MODELE EXPONENTIEL A PARAMETRE MULTIDIMENSIONNEL
1-CONDITIONNEMENT SUR UN MODéLE EXPONENTIEL
2-TESTER UNE HYPOTHéSE UNILATéRE
5/MODELE GAUSSIEN A PARAMETRE BIDIMENSIONNEL
1-TEST PORTANT SUR LA VARIANCE
2-TEST PORTANT SUR LA MOYENNE
EXERCICES SUR LE CHAPITRE E
CORRIGéS DES EXERCICES DU CHAPITRE E
CHAPITRE F
HYPOTHESE CONNEXE
CONTRE HYPOTHESE BILATER
1-MODELLE EXPONENTIEL A PARAMETRE UNIDIMENSIONNEL
1-DéFINITION
2-THéORéME D'EXISTANCE
3-PROPRIéTé D'OPTIMALITé DES TEST BILATéRAUX
4-CHANGEMENT DE RéSUMé EXHAUSTIF
2/MODELLES GAUSSIENS A PARAMETRE UNIDIMENSIONNEL
1-MODéLE GAUSSIEN DE MOYENNE CONNUE
3/MODELE EXPONTENTIEL A PARAMETRE MULTIDIMENSIONNEL
1-TESTER UNE HYPOTHéSE CONNEXE CONTRE UNE HYPOTHéSE BILATéRE
2-UTILISATION D'UNE STATISTIQUE AUXILIAIRE
4/MODELE GAUSSIEN A PARAMETRE BIDIMENSIONNEL
1-TEST SUR LA VARIANCE,LA MOYENNE éTANT INCONNUE
2-TEST SUR LA MOYENNE,LA VARIANCE éTANT INCONNUE
EXERCICES SUR LE CHAPITRE F
CORRIGéS DES EXERCICES DU CHAPITRE F
CHAPITRE G
HYPOTHESES AFFINES:
éTUDE GéNéRALE ET ANALYSE DE LA VARIANCE
1-éTUDE GéNéRALE
2-PROPRIéTES D'UNE STATISTIQUE INVARIANTE MAXIMALE
3-LE MODéLE DE FISHER-SNEDECOR
4-LE TEST DE FISHER-SNEDECOR
5-AUTRE INTERPRéTATION DES STATISTIQUES UTILISéES
6-MéTHODES DE DéTERMINATION DES PROJETéS ORTHOGONAUX
2/ANALYSE DE LA VARIANCE A DEUX FACTEURS CONTROLES
1-MODéLE STATISTIQUE
2-SOUS-ESPACES VECTORIELS UTILISéS
3-STATISTIQUES UTILISéES
4-TESTS DE NON-EFFET
5-DISPOSITION PRATIQUE
EXERCICES SUR LE CHAPITRE G
CORRIGéS DES EXERCICES DU CHAPITRE G
CHAPITRE H
HYPOTHESES AFFINES:HOMOGéNéITé ET REGRESSION
1-ANALYSE DE LA VARIANCE A UN FACTEUR CONTROLE
1-MODéLE STATISTIQUE
ANNEXE:MéTHODE DE KOLOMOGOROV-SMIRNOV
EXERCICES SUR LE CHAPITRE K
CORRIGéS DES EXERCICES DU CHAPITRE K
TABLES STATISTIQUES
BIBLIOGRAPHIE
TABLE DES MATIERSRéservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité ST14497 519/83.1 Ouvrage Faculté des Sciences et de la Technologie 500 - Sciences de la nature et Mathématiques Exclu du prêt ST14498 519/83.2 Ouvrage Faculté des Sciences et de la Technologie 500 - Sciences de la nature et Mathématiques Disponible