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Toutes les Statistiques: un Cours Concis en Inférence Statistique (Textes de Printemps en Statistique)

<p>Ce livre est destiné aux personnes qui prennent rapidement les probabilités et les statistiques. Il rassemble en un seul endroit bon nombre des idées principales de la statistique moderne. Le livre conviant aux étudiants et aux chercheurs en statistique, en informatique, en exploration de données et en apprentissage automatique.</p> <p></p> <p>Ce livre couvre un belcoup plus grand de sujets qu'un texte d'introduction typique sur les statistiques mathématiques. Il comprend des sujets modernes comme l'estimation de courbe non paramétrique, le démarcation et la classification, sujets qui sont généralement liés à des cours de suivi. Le lecteur est supposé connaître le calcul et un peu d'algèbre linéaire. Connaissance préalable des probabilités et des statistiques n'est requise. Le texte peut être utilisé au niveau avancé de premier cycle et des cycles supérieurs.</p> <p></p> <p>Larry Wasserman est professeur de statistique à l’Université Carnegie Mellon. Il est également membre du Center for Automated Learning and Discovery de l'École d'informatique. Ses domaines de recherche comprenant l'inflation non paramétrique,</p>

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Éditeur

<p>Pris littérairement, le titre "All of Statistics" est une exagération. Mais dans l'esprit, le titre est approprié, car le livre couvre un élevage beaucoup plus large de sujets qu'un livre d'introduction typique sur les statistiques mathématiques. Ce livre est destiné aux personnes qui désirent apprendre rapidement les probabilités et les statistiques. Il convient aux étudiants de premier cycle ou avancés en informatique, mathématiques, statistiques et disciplines connexes.</p><br/><div></div><br/><div>Le livre comprend des sujets modernes comme l'estimation de courbe non paramétrique, le demarrage et la classification, sujets qui sont généralisés à des cours de suivi. Le lecteur est présumé connaître le calcul et un peu d'algèbre linéaire. Connaissance préalable des probabilités et des statistiques n'est requise. Les statistiques, l’exploration de données et l’apprentissage automatique sont tous concernés par la collecte et l’analyse de données.</div><br/><p>Larry Wasserman est professeur de statistique à l’Université Carnegie Mellon. Il est également membre du Centre d'apprentissage et de découverte automatisés de l'École d'informatique. Ses domaines de recherche comprennent l'inférence non paramétrique, la théorie asymptotique, la causalité et les applications à l'astrophysique, la bioinformatique et la génétique. Il est le lauréat 1999 du Prix de la présidence du Comité des présidents des sociétés de statistique et le lauréat 2002 du Prix de statistique du Centre de recherches mathématiques de Montréal-Société statistique du Canada. Il est rédacteur en chef associé deLe Journal de l'Association américaine de statistiqueetAnnales de statistiques. Il est membre de l'American Statistical Association et de l'Institut de statistique mathématique.</p>

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