Statistique théorique et appliquée. 2, Inférence statistique à une et à deux dimensions

L'objet du tome 2 est la présentation des principales méthodes d'inférence statistique à une et à deux dimensions relatives à l'étude des données qualitatives (proportions et pourcentages, tableaux de contingence), à l'étude des moyennes et de la dispersion, y compris l'anal...

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Podrobná bibliografie
Hlavní autor: Dagnelie, Pierre, 19..-
Médium: Livre papier
Jazyk:Français
Vydáno: Bruxelles : De Boeck DL 2006.
Vydání:2e édition.
Témata:
Poznámka: Autre tirage : 2008
Autres localisations: Voir dans le Sudoc
Variante du titre:Inférence statistique à une et à deux dimensions., 2
Obsah:
  • Première partie : notions préliminaires
  • Chapitre 1, Le choix d'une méthode d'analyse statistique
  • Chapitre 2, Les conditions d'application des méthodes statistiques et l'examen initial des données
  • Chapitre 3, Les tests d'ajustement et de normalité et les observations aberrantes
  • Chapitre 4, Les transformations de variables
  • Deuxième partie : l'étude des données qualitatives
  • Chapitre 5, Les méthodes relatives à une ou deux proportions ou à un ou deux pourcentages
  • Chapitre 6, Les tableaux de contingence
  • Troisième partie : les méthodes relatives aux moyennes et à la dispersion
  • Chapitre 7, Les méthodes relatives à la dispersion
  • Chapitre 8, Les méthodes relatives à une ou deux moyennes
  • Chapitre 9, L'analyse de la variance à un critère de classification
  • Chapitre 10, L'analyse de la variance à deux critères de classification
  • Chapitre 11, L'analyse de la variance à trois et plus de trois critères de classification
  • Chapitre 12, Les comparaisons particulières et multiples de moyennes
  • Quatrième partie : l'inférence statistique à deux dimensions
  • Chapitre 13, Les méthodes relatives à la corrélation simple
  • Chapitre 14, Les méthodes relatives à la régression linéaire simple
  • Chapitre 15, La régression non linéaire simple et la modélisation
  • Chapitre 16, La régression multiple et le modèle linéaire
  • Chapitre 17, L'analyse de la covariance