Probabilités et statistique appliquée pour ingénieurs
Ce manuel d'introduction aux probabilités et à la statistique appliquée s'adresse principalement aux étudiants en génie et en sciences physiques et chimiques. Il constitue également un excellent ouvrage de référence puisque ce bestseller regorge d'exemples concrets, tous de caractère...
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| Autres auteurs: | , |
| Format: | Livre papier |
| Langue: | Français |
| Publié: |
[Repentigny, Québec] : [Cachan] :
Éditions Reynald Goulet inc. ; Éditions Lavoisier
C 2020.
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| Édition: | 7e édition. |
| Sujets: | |
| Note: |
La couv. porte en plus : "Contenu théorique imprimé : à utiliser avec la version numérique", "Réponses, vidéos, théories, exercices : version numérique incluse. Code d'accès nu.book à l'intérieur" |
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Table des matières:
- 1 Le rôle de la statistique en ingénierie
- 1.1 La démarche de l ingénierie et le raisonnement statistique
- 1.2 Collecte de données d ingénierie
- 1.3 Modèles mécanistes et empiriques
- 1.4 Probabilité et modèles de probabilité
- 2 Probabilité
- 2.1 Espaces échantillonnaux et événements
- 2.2 Techniques de dénombrement
- 2.3 Probabilité : interprétations et axiomes
- 2.4 Unions d événements et règles d addition
- 2.5 Probabilité conditionnelle
- 2.6 Intersections d événements et règles de multiplication et de la probabilité totale
- 2.7 Indépendance
- 2.8 Théorème de Bayes
- 2.9 Variables aléatoires
- 3 Variables aléatoires et distributions de probabilité discrètes
- 3.1 Distributions de probabilité et fonctions de masse de probabilité
- 3.2 Fonctions de distribution cumulatives
- 3.3 Moyenne et variance d une variable aléatoire discrète
- 3.4 Distribution uniforme discrète
- 3.5 Distribution binomiale
- 3.6 Distribution géométrique
- 3.7 Distribution hypergéométrique
- 3.8 Distribution de Poisson
- 4 Variables aléatoires et distributions de probabilité continues
- 4.1 Distributions de probabilité et fonctions de densité de probabilité
- 4.2 Fonctions de distribution cumulatives
- 4.3 Moyenne et variance d une variable aléatoire continue
- 4.4 Distribution uniforme continue
- 4.5 Distribution normale
- 4.6 Approximation des distributions binomiale et de Poisson par la distribution normale
- 4.7 Distribution exponentielle
- 4.8 Distributions d Erlang et gamma
- 4.9 Distribution de Weibull
- 4.10 Distribution lognormale
- 4.11 Distribution bêta
- 5 Distributions de probabilité conjointes
- 5.1 Distributions de probabilité conjointes de deux variables aléatoires
- 5.2 Distributions de probabilité conditionnelles et indépendance
- 5.3 Covariance et corrélation
- 5.4 Une distribution conjointe courante : la distribution normale bivariée
- 5.5 Fonctions linéaires de variables aléatoires
- 6 Statistique descriptive
- 6.1 Description numérique des données
- 6.2 Diagrammes à tiges et à feuilles
- 6.3 Distributions de fréquences et histogrammes
- 6.4 Diagramme en boîte à moustaches
- 6.5 Diagramme de dispersion
- 6.6 Graphique de probabilité
- 7 Estimation ponctuelle des paramètres et distributions échantillonnales
- 7.1 Estimation ponctuelle
- 7.2 Distributions échantillonnales et théorème central limite
- 7.3 Concepts généraux de l estimation ponctuelle
- 7.4 Méthodes d estimation ponctuelle
- 8 Intervalles de confiance à partir d'un seul échantillon
- 8.1 Intervalle de confiance de la moyenne d une distribution normale, variance connue
- 8.2 Intervalle de confiance de la moyenne d une distribution normale, variance inconnue
- 8.3 Intervalle de confiance de la variance et de l écart-type d une distribution normale
- 8.4 Intervalle grand échantillon d une proportion de population
- 8.5 Intervalle de prévision
- 9 Tests d hypothèses à partir d'un seul échantillon
- 9.1 Tests d hypothèses
- 9.2 Tests sur la moyenne d une distribution normale, variance connue
- 9.3 Tests sur la moyenne d une distribution normale, variance inconnue
- 9.4 Tests sur la variance et l écart-type d une distribution normale
- 9.5 Tests sur une proportion de population
- 9.6 Tableaux récapitulatifs des procédures d inférence à partir d un seul échantillon
- 9.7 Test d ajustement
- 9.8 Tests à partir de tableaux de contingence
- 10 Inférence statistique à partir de deux échantillons
- 10.1 Inférence sur la différence des moyennes de deux distributions normales, variances connues
- 10.2 Inférence sur la différence des moyennes de deux distributions normales, variances inconnues
- 10.3 Test t pour échantillons appariés
- 10.4 Inférence sur les variances de deux distributions normales
- 10.5 Inférence statistique : deux proportions
- 10.6 Sommaire et marche à suivre pour les procédures d inférence à partir de deux échantillons
- 11 Régression linéaire simple et corrélation
- 11.1 Modèles empiriques
- 11.2 Régression linéaire simple
- 11.3 Propriétés des estimateurs par les moindres carrés
- 11.4 Tests d hypothèses de la régression linéaire simple
- 11.5 Intervalles de confiance
- 11.6 Prévision de nouvelles observations
- 11.7 Adéquation du modèle de régression
- 11.8 Corrélation
- 11.9 Régression après transformation de variables
- 12 Régression linéaire multiple
- 12.1 Modèle de régression linéaire multiple
- 12.2 Tests d hypothèses en régression linéaire multiple
- 12.3 Intervalles de confiance en régression multiple
- 12.4 Prévision de nouvelles observations
- 12.5 Vérification de l adéquation du modèle
- 12.6 Particularités de la modélisation par régression multiple
- 13 Planification et analyse d expériences monofactorielles : analyse de la variance
- 13.1 Planification d expériences en ingénierie
- 13.2 Expérience complètement aléatoire à un seul facteur
- 13.3 Le modèle à effets aléatoires
- 13.4 Plan d expérience en blocs aléatoires complets