04-05 : Probabilité et statistique

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Introduction à l'analyse probabiliste des risques industriels / Henri Procaccia

Public ISBD Titre : Introduction à l'analyse probabiliste des risques industriels Type de document : texte imprimé Auteurs : Henri Procaccia, Auteur Editeur : Paris : Tech & Doc Année de publication : 2009 Collection : Sciences du Risque et du Danger Importance : 345 p. Présentation : couv. ill. en coul. Format : 24 cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7430-1100-0 Langues : Français (fre) Catégories : MATHEMATIQUES Index. décimale : 04-05 Probabilité et statistique Résumé : L'analyse probabiliste des risques technologiques et industriels est maintenant bien acceptée par les scientifiques et les autorités réglementaires. Elle est utilisée dans le domaine de la conception, de l'exploitation et de la maintenance des installations industrielles comme les installations à risques Seveso (chimie, pétrochimie, armement, transport...), ou dans les domaines de haute technologie tels le spatial et le nucléaire où, en particulier, la réglementation impose l'élaboration d'un rapport de sûreté dès la conception, et un suivi des résultats de fonctionnement pendant toute la durée d'exploitation et de démantèlement de l'installation. Introduction à l'analyse probabiliste des risques industriels présente très simplement les différentes démarches de l'analyse des risques industriels, leur intérêt, leurs limites, leurs points communs et leur complémentarité. Elle introduit l'analyse séquentielle de risque à partir de l'occurrence d'un événement indésirable aléatoire ainsi que l'analyse plus complexe dépendant d'événements fonction du temps. Les parades possibles dans ce dernier cas sont alors optimisées de façon probabiliste selon différents critères d'intérêt grâce aux méthodes d'aide à la décision. La principale ambition de ce livre est d'être abordable au néophyte en statistique tout en répondant aux attentes du spécialiste en ce domaine : il part du plus simple pour aller vers le plus compliqué. Il démontre de façon détaillée chacun des sujets abordés et les illustre systématiquement par des exemples. Des applications industrielles concrètes accompagnent enfin l'utilisation pratique des méthodes proposées. Compte tenu de son approche pédagogique cet ouvrage intéressera les chercheurs, les concepteurs, les exploitants et les universitaires, qu'ils soient des adeptes ou non de l'analyse probabiliste, du retour d'expérience et de l'expertise. Note de contenu : Sommaire Chapitre 1 Généralités Chapitre 2 L'estimation - Les modèles statistiques fréquentiels et bayésiens Chapitre 3 L'estimateur ponctuel du maximum de vraisemblance et l'estimation par intervalle - Les difficultés liées à la démarche fréquentielle Chapitre 4 La démarche bayésienne Chapitre 5 Paramètres de fiabilité constants - La modélisation de l'expertise Chapitre 6 Évaluation bayésienne d'un taux ou d'un temps de défaillance Chapitre 7 Évaluation bayésienne d'une probabilité de défaillance à la sollicitation Chapitre 8 Paramètres de fiabilité variables avec le temps Chapitre 9 Applications industrielles Chapitre 10 Conclusions - Perspectives -Index Introduction à l'analyse probabiliste des risques industriels [texte imprimé] / Henri Procaccia, Auteur . - Paris : Tech & Doc, 2009 . - 345 p. : couv. ill. en coul. ; 24 cm.. - (Sciences du Risque et du Danger) . ISBN : 978-2-7430-1100-0 Langues : Français (fre) Catégories : MATHEMATIQUES Index. décimale : 04-05 Probabilité et statistique Résumé : L'analyse probabiliste des risques technologiques et industriels est maintenant bien acceptée par les scientifiques et les autorités réglementaires. Elle est utilisée dans le domaine de la conception, de l'exploitation et de la maintenance des installations industrielles comme les installations à risques Seveso (chimie, pétrochimie, armement, transport...), ou dans les domaines de haute technologie tels le spatial et le nucléaire où, en particulier, la réglementation impose l'élaboration d'un rapport de sûreté dès la conception, et un suivi des résultats de fonctionnement pendant toute la durée d'exploitation et de démantèlement de l'installation. Introduction à l'analyse probabiliste des risques industriels présente très simplement les différentes démarches de l'analyse des risques industriels, leur intérêt, leurs limites, leurs points communs et leur complémentarité. Elle introduit l'analyse séquentielle de risque à partir de l'occurrence d'un événement indésirable aléatoire ainsi que l'analyse plus complexe dépendant d'événements fonction du temps. Les parades possibles dans ce dernier cas sont alors optimisées de façon probabiliste selon différents critères d'intérêt grâce aux méthodes d'aide à la décision. La principale ambition de ce livre est d'être abordable au néophyte en statistique tout en répondant aux attentes du spécialiste en ce domaine : il part du plus simple pour aller vers le plus compliqué. Il démontre de façon détaillée chacun des sujets abordés et les illustre systématiquement par des exemples. Des applications industrielles concrètes accompagnent enfin l'utilisation pratique des méthodes proposées. Compte tenu de son approche pédagogique cet ouvrage intéressera les chercheurs, les concepteurs, les exploitants et les universitaires, qu'ils soient des adeptes ou non de l'analyse probabiliste, du retour d'expérience et de l'expertise. Note de contenu : Sommaire Chapitre 1 Généralités Chapitre 2 L'estimation - Les modèles statistiques fréquentiels et bayésiens Chapitre 3 L'estimateur ponctuel du maximum de vraisemblance et l'estimation par intervalle - Les difficultés liées à la démarche fréquentielle Chapitre 4 La démarche bayésienne Chapitre 5 Paramètres de fiabilité constants - La modélisation de l'expertise Chapitre 6 Évaluation bayésienne d'un taux ou d'un temps de défaillance Chapitre 7 Évaluation bayésienne d'une probabilité de défaillance à la sollicitation Chapitre 8 Paramètres de fiabilité variables avec le temps Chapitre 9 Applications industrielles Chapitre 10 Conclusions - Perspectives -Index

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	N.Inventaire
3128	04-05-09	Livre	Bibliothèque de Génie Electrique- USTO	Documentaires	Exclu du prêt	3128

Introduction aux probabilités / Jean-pierre Delmas

Public ISBD Titre : Introduction aux probabilités : applications aux télécommunications avec exercices et problèmes commentés Type de document : texte imprimé Auteurs : Jean-pierre Delmas, Auteur Editeur : Paris : Ellipses Année de publication : 2000 Importance : 336 p. Présentation : couv. ill. en coul. Format : 26 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7298-0318-1 Langues : Français (fre) Catégories : MATHEMATIQUES Index. décimale : 04-05 Probabilité et statistique Résumé : Le rapport étroit entre Probabilité et Télécommunications peut paraître étrange à un lecteur non informé. En effet en définissant les Probabilités comme une branche des mathématiques issue de la théorie de la mesure et de l'intégration et les Télécommunications comme une technique permettant l'échange d'informations à distance, le lien entre ces deux disciplines semble hors de propos. Ce rapport s'éclaire si l'on prend conscience que toute communication est par essence aléatoire ; les messages émis par une source d'information sont imprévisibles, les canaux véhiculant ceux-ci apportent des perturbations inconnues à l'avance et le sort qui leur est réservé ainsi que leur acheminement dans un réseau ne sont pas déterminés à l'avance. Face à ces différentes causes d'aléas rencontrées dans les Télécommunications, dans quelles conditions la plus grande partie de l'information à transmettre est-elle reçue ? Tel est le problème qui se pose à l'ingénieur en Télécommunication. Pour le résoudre, il va modéliser ces aléas par un modèle probabiliste appelé expérience aléatoire.v Le but de cet ouvrage est de donner les principaux outils mathématiques pour construire cette modélisation. S'adressant aux étudiants de licence et de maîtrise de l'université et aux élèves des écoles d'ingénieurs, il est conçu pour pouvoir être lu à deux niveaux selon le désir momentané du lecteur. Au premier niveau, l'outil mesure et intégration n'est pas utilisé : le lecteur peut laisser de côté toutes les démonstrations à caractère purement mathématique. Au second niveau, ces notions sont progressivement introduites grâce à des renvois en annexe. Cette approche permet, nous l'espérons, une compréhension approfondie des concepts fondamentaux. L'assimilation d'un cours de probabilité nécessite en général un cheminement long et progressif. Outre son aspect formel, l'appel à l'intuition est souvent utile dans la manière de poser un problème. Plus d'une centaine d'exemples et de petits calculs illustrent les diverses notions introduites. 44 exercices ou problèmes, avec corrections détaillées sont proposés. Ils s'inspirent en grande partie de problèmes rencontrés dans le domaine Télécommunications. Note de contenu : Table des matières I Expérience aléatoire, espace probabilisé,théorèmes généraux II Variables aléatoires réelles scalaires ou multidimensionnelles III Espaces mathématique IV Etude de la loi gaussienne V Convergences d'une suite de variables aléatoires VI Espérance conditionnelle et loi conditionnelle VII Simulation sur ordinateur de phénomènes aléatoires VIII Introduction aux statistiques Annexe: éléments de théorie de la mesure Corrections d'exercices Introduction aux probabilités : applications aux télécommunications avec exercices et problèmes commentés [texte imprimé] / Jean-pierre Delmas, Auteur . - Paris : Ellipses, 2000 . - 336 p. : couv. ill. en coul. ; 26 cm. ISSN : 978-2-7298-0318-1 Langues : Français (fre) Catégories : MATHEMATIQUES Index. décimale : 04-05 Probabilité et statistique Résumé : Le rapport étroit entre Probabilité et Télécommunications peut paraître étrange à un lecteur non informé. En effet en définissant les Probabilités comme une branche des mathématiques issue de la théorie de la mesure et de l'intégration et les Télécommunications comme une technique permettant l'échange d'informations à distance, le lien entre ces deux disciplines semble hors de propos. Ce rapport s'éclaire si l'on prend conscience que toute communication est par essence aléatoire ; les messages émis par une source d'information sont imprévisibles, les canaux véhiculant ceux-ci apportent des perturbations inconnues à l'avance et le sort qui leur est réservé ainsi que leur acheminement dans un réseau ne sont pas déterminés à l'avance. Face à ces différentes causes d'aléas rencontrées dans les Télécommunications, dans quelles conditions la plus grande partie de l'information à transmettre est-elle reçue ? Tel est le problème qui se pose à l'ingénieur en Télécommunication. Pour le résoudre, il va modéliser ces aléas par un modèle probabiliste appelé expérience aléatoire.v Le but de cet ouvrage est de donner les principaux outils mathématiques pour construire cette modélisation. S'adressant aux étudiants de licence et de maîtrise de l'université et aux élèves des écoles d'ingénieurs, il est conçu pour pouvoir être lu à deux niveaux selon le désir momentané du lecteur. Au premier niveau, l'outil mesure et intégration n'est pas utilisé : le lecteur peut laisser de côté toutes les démonstrations à caractère purement mathématique. Au second niveau, ces notions sont progressivement introduites grâce à des renvois en annexe. Cette approche permet, nous l'espérons, une compréhension approfondie des concepts fondamentaux. L'assimilation d'un cours de probabilité nécessite en général un cheminement long et progressif. Outre son aspect formel, l'appel à l'intuition est souvent utile dans la manière de poser un problème. Plus d'une centaine d'exemples et de petits calculs illustrent les diverses notions introduites. 44 exercices ou problèmes, avec corrections détaillées sont proposés. Ils s'inspirent en grande partie de problèmes rencontrés dans le domaine Télécommunications. Note de contenu : Table des matières I Expérience aléatoire, espace probabilisé,théorèmes généraux II Variables aléatoires réelles scalaires ou multidimensionnelles III Espaces mathématique IV Etude de la loi gaussienne V Convergences d'une suite de variables aléatoires VI Espérance conditionnelle et loi conditionnelle VII Simulation sur ordinateur de phénomènes aléatoires VIII Introduction aux statistiques Annexe: éléments de théorie de la mesure Corrections d'exercices

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309	04-05-02	Livre	Bibliothèque de Génie Electrique- USTO	Documentaires	Exclu du prêt	309

Limit theorems of probability theory / Yu. V. Prokhorov

Public ISBD Titre : Limit theorems of probability theory Type de document : texte imprimé Auteurs : Yu. V. Prokhorov, Auteur ; V. Statulevicius, Auteur Editeur : New York : Springer-Verlag Année de publication : 2000 Importance : 273 p. Présentation : couv. ill. en coul. Format : 24 cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-540-57045-4 Langues : Anglais (eng) Catégories : MATHEMATIQUES Mots-clés : Limit theorems,Markov chain,Normal distribution,Probability theory,Random variable,large deviations Index. décimale : 04-05 Probabilité et statistique Résumé : This book consists of five parts written by different authors devoted to various problems dealing with probability limit theorems. The first part, "Classical-Type Limit Theorems for Sums ofIndependent Random Variables" (V.v. Petrov), presents a number of classical limit theorems for sums of independent random variables as well as newer related results. The presentation dwells on three basic topics: the central limit theorem, laws of large numbers and the law of the iterated logarithm for sequences of real-valued random variables. The second part, "The Accuracy of Gaussian Approximation in Banach Spaces" (V. Bentkus, F. G6tze, V. Paulauskas and A. Rackauskas), reviews various results and methods used to estimate the convergence rate in the central limit theorem and to construct asymptotic expansions in infinite-dimensional spaces. The authors con­ fine themselves to independent and identically distributed random variables. They do not strive to be exhaustive or to obtain the most general results; their aim is merely to point out the differences from the finite-dimensional case and to explain certain new phenomena related to the more complex structure of Banach spaces. Also reflected here is the growing tendency in recent years to apply results obtained for Banach spaces to asymptotic problems of statistics. Note de contenu : Contents I Classical-Type Limit Theorems for Sums of Independent Random Variables II The Accuracy of Gaussian Approximation in Banach Spaces III Approximation of Distributions of Sums of Weakly Dependent Random Variables by the Normal Distribution IV Refinements of the Central Limit Theorem for Homogeneous Markov Chains V Limit Theorems on Large Deviations Limit theorems of probability theory [texte imprimé] / Yu. V. Prokhorov, Auteur ; V. Statulevicius, Auteur . - New York : Springer-Verlag, 2000 . - 273 p. : couv. ill. en coul. ; 24 cm. ISSN : 978-3-540-57045-4 Langues : Anglais (eng) Catégories : MATHEMATIQUES Mots-clés : Limit theorems,Markov chain,Normal distribution,Probability theory,Random variable,large deviations Index. décimale : 04-05 Probabilité et statistique Résumé : This book consists of five parts written by different authors devoted to various problems dealing with probability limit theorems. The first part, "Classical-Type Limit Theorems for Sums ofIndependent Random Variables" (V.v. Petrov), presents a number of classical limit theorems for sums of independent random variables as well as newer related results. The presentation dwells on three basic topics: the central limit theorem, laws of large numbers and the law of the iterated logarithm for sequences of real-valued random variables. The second part, "The Accuracy of Gaussian Approximation in Banach Spaces" (V. Bentkus, F. G6tze, V. Paulauskas and A. Rackauskas), reviews various results and methods used to estimate the convergence rate in the central limit theorem and to construct asymptotic expansions in infinite-dimensional spaces. The authors con­ fine themselves to independent and identically distributed random variables. They do not strive to be exhaustive or to obtain the most general results; their aim is merely to point out the differences from the finite-dimensional case and to explain certain new phenomena related to the more complex structure of Banach spaces. Also reflected here is the growing tendency in recent years to apply results obtained for Banach spaces to asymptotic problems of statistics. Note de contenu : Contents I Classical-Type Limit Theorems for Sums of Independent Random Variables II The Accuracy of Gaussian Approximation in Banach Spaces III Approximation of Distributions of Sums of Weakly Dependent Random Variables by the Normal Distribution IV Refinements of the Central Limit Theorem for Homogeneous Markov Chains V Limit Theorems on Large Deviations

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493	04-05-03	Livre	Bibliothèque de Génie Electrique- USTO	Documentaires	Exclu du prêt	493

A modern introduction to probability and statistics / F. M. Dekking

Public ISBD Titre : A modern introduction to probability and statistics : understanding why and how Type de document : texte imprimé Auteurs : F. M. Dekking, Auteur ; C. Kraaikamp, Auteur ; H. P. Lopuhaa, Auteur Editeur : New York : Springer-Verlag Année de publication : 2005 Collection : Springer Texts in Statistics Importance : 487 p. Présentation : couv. ill. en coul. Format : 24 cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-85233-896-2 Langues : Anglais (eng) Catégories : MATHEMATIQUES Index. décimale : 04-05 Probabilité et statistique Résumé : Probability and Statistics are studied by most science students, usually as a second- or third-year course. Many current texts in the area are just cookbooks and, as a result, students do not know why they perform the methods they are taught, or why the methods work. The strength of this book is that it readdresses these shortcomings; by using examples, often from real-life and using real data, the authors can show how the fundamentals of probabilistic and statistical theories arise intuitively. It provides a tried and tested, self-contained course, that can also be used for self-study. A Modern Introduction to Probability and Statistics has numerous quick exercises to give direct feedback to the students. In addition the book contains over 350 exercises, half of which have answers, of which half have full solutions. A website at www.springeronline.com/1-85233-896-2 gives access to the data files used in the text, and, for instructors, the remaining solutions. The only pre-requisite for the book is a first course in calculus; the text covers standard statistics and probability material, and develops beyond traditional parametric models to the Poisson process, and on to useful modern methods such as the bootstrap. This will be a key text for undergraduates in Computer Science, Physics, Mathematics, Chemistry, Biology and Business Studies who are studying a mathematical statistics course, and also for more intensive engineering statistics courses for undergraduates in all engineering subjects. Note de contenu : Contents 1 Why Probability and Statistics? 2 Outcomes, Events and Probability 3 Conditional Probability and Independence 4 Discrete Random Variables 5 Continuous Random Variables 6 Simulation 7 Expectation and Variance 8 Computations with Random Variables 9 Joint Distributions and Independence 10 Covariance and Correlation 11 More Computations with More Random Variables 12 The Poisson Process 13 The Law of Large Numbers 14 The Central Limit Theorem 15 Exploratory Data Analysis: Graphical Summaries 16 Exploratory Data Analysis: Numerical Summaries 17 Basic Statistical Models 18 The Bootstrap 19 Unbiased Estimators 20 Efficiency and Mean Squared Error 21 Maximum Likelihood 22 The Method of Least Squares 23 Confidence Intervals for the Mean 24 More on Confidence Intervals 25 Testing Hypotheses: Essentials 26 Testing Hypotheses: Elaboration 27 The t-test 28 Comparing Two Samples A: Summary of distributions B: Tables of the normal and t-distributions C: Answers to selected exercices D: Full solutions to selected exercises -Index A modern introduction to probability and statistics : understanding why and how [texte imprimé] / F. M. Dekking, Auteur ; C. Kraaikamp, Auteur ; H. P. Lopuhaa, Auteur . - New York : Springer-Verlag, 2005 . - 487 p. : couv. ill. en coul. ; 24 cm.. - (Springer Texts in Statistics) . ISSN : 978-1-85233-896-2 Langues : Anglais (eng) Catégories : MATHEMATIQUES Index. décimale : 04-05 Probabilité et statistique Résumé : Probability and Statistics are studied by most science students, usually as a second- or third-year course. Many current texts in the area are just cookbooks and, as a result, students do not know why they perform the methods they are taught, or why the methods work. The strength of this book is that it readdresses these shortcomings; by using examples, often from real-life and using real data, the authors can show how the fundamentals of probabilistic and statistical theories arise intuitively. It provides a tried and tested, self-contained course, that can also be used for self-study. A Modern Introduction to Probability and Statistics has numerous quick exercises to give direct feedback to the students. In addition the book contains over 350 exercises, half of which have answers, of which half have full solutions. A website at www.springeronline.com/1-85233-896-2 gives access to the data files used in the text, and, for instructors, the remaining solutions. The only pre-requisite for the book is a first course in calculus; the text covers standard statistics and probability material, and develops beyond traditional parametric models to the Poisson process, and on to useful modern methods such as the bootstrap. This will be a key text for undergraduates in Computer Science, Physics, Mathematics, Chemistry, Biology and Business Studies who are studying a mathematical statistics course, and also for more intensive engineering statistics courses for undergraduates in all engineering subjects. Note de contenu : Contents 1 Why Probability and Statistics? 2 Outcomes, Events and Probability 3 Conditional Probability and Independence 4 Discrete Random Variables 5 Continuous Random Variables 6 Simulation 7 Expectation and Variance 8 Computations with Random Variables 9 Joint Distributions and Independence 10 Covariance and Correlation 11 More Computations with More Random Variables 12 The Poisson Process 13 The Law of Large Numbers 14 The Central Limit Theorem 15 Exploratory Data Analysis: Graphical Summaries 16 Exploratory Data Analysis: Numerical Summaries 17 Basic Statistical Models 18 The Bootstrap 19 Unbiased Estimators 20 Efficiency and Mean Squared Error 21 Maximum Likelihood 22 The Method of Least Squares 23 Confidence Intervals for the Mean 24 More on Confidence Intervals 25 Testing Hypotheses: Essentials 26 Testing Hypotheses: Elaboration 27 The t-test 28 Comparing Two Samples A: Summary of distributions B: Tables of the normal and t-distributions C: Answers to selected exercices D: Full solutions to selected exercises -Index

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	N.Inventaire
2659	04-05-07	Livre	Bibliothèque de Génie Electrique- USTO	Documentaires	Exclu du prêt	2659
2660	04-05-07	Livre	Bibliothèque de Génie Electrique- USTO	Documentaires	Exclu du prêt	2660

Probabilités, statistique et processus stochastiques / Patrick Roger

Public ISBD Titre : Probabilités, statistique et processus stochastiques : Synthèse de cours & exercices corrigés Type de document : texte imprimé Auteurs : Patrick Roger, Auteur Editeur : Paris : Pearson Education Année de publication : 2004 Collection : Collection Synthex Importance : 245 p. Présentation : couv. ill. en coul. Format : 37 cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7440-7034-3 Langues : Français (fre) Catégories : MATHEMATIQUES Index. décimale : 04-05 Probabilité et statistique Résumé : Après une première partie sur la théorie des probabilités, l'ouvrage présente les principales méthodes statistiques puis aborde les processus stochastiques. Il couvre ainsi de façon progressive l'essentiel de la discipline. Les notions principales et les résultats théoriques sont expliqués brièvement ; cette présentation est complétée par des exemples quand ces derniers sont susceptibles de faciliter la compréhension de notions abstraites. Les exercices proposés se divisent en trois catégories. La première comporte des applications directes des éléments de cours, la deuxième s'attache à développer certains résultats du cours. La dernière catégorie d'exercices consiste à traiter des problèmes réels. Note de contenu : Table des matières Partie I Probabilités Chapitre 1 Combinatoire Chapitre 2 Espaces probabilisés et variables aléatoires Chapitre 3 Lois usuelles et moments des variables aléatoires Chapitre 4 Espérances conditionnelles Partie II Statistique Chapitre 5 L'estimation Chapitre 6 Les tests statistiques Chapitre 7 La régression linéaire Partie III Processus stochastiques Chapitre 8 Martingales à temps discret Chapitre 9 Processus stochastiques en temps continu Chapitre 10 Intégrale stochastique et lemme d’Itô -Index Probabilités, statistique et processus stochastiques : Synthèse de cours & exercices corrigés [texte imprimé] / Patrick Roger, Auteur . - Paris : Pearson Education, 2004 . - 245 p. : couv. ill. en coul. ; 37 cm.. - (Collection Synthex) . ISSN : 978-2-7440-7034-3 Langues : Français (fre) Catégories : MATHEMATIQUES Index. décimale : 04-05 Probabilité et statistique Résumé : Après une première partie sur la théorie des probabilités, l'ouvrage présente les principales méthodes statistiques puis aborde les processus stochastiques. Il couvre ainsi de façon progressive l'essentiel de la discipline. Les notions principales et les résultats théoriques sont expliqués brièvement ; cette présentation est complétée par des exemples quand ces derniers sont susceptibles de faciliter la compréhension de notions abstraites. Les exercices proposés se divisent en trois catégories. La première comporte des applications directes des éléments de cours, la deuxième s'attache à développer certains résultats du cours. La dernière catégorie d'exercices consiste à traiter des problèmes réels. Note de contenu : Table des matières Partie I Probabilités Chapitre 1 Combinatoire Chapitre 2 Espaces probabilisés et variables aléatoires Chapitre 3 Lois usuelles et moments des variables aléatoires Chapitre 4 Espérances conditionnelles Partie II Statistique Chapitre 5 L'estimation Chapitre 6 Les tests statistiques Chapitre 7 La régression linéaire Partie III Processus stochastiques Chapitre 8 Martingales à temps discret Chapitre 9 Processus stochastiques en temps continu Chapitre 10 Intégrale stochastique et lemme d’Itô -Index

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	N.Inventaire
499	04-05-05	Livre	Bibliothèque de Génie Electrique- USTO	Documentaires	Exclu du prêt	499

Probabilités et statistique à l'usage de l'ingénieur / Abdelhamid Zaidi

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Probability / Seymour Lipschutz

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Probability and statistics in engineering / William W. Hines

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Probability theory Vol. III / Yu. V. Prokhorov

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Random number generation and Monte Carlo methods / James E. Gentle

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Statistics / Murray R. Spiegel

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Statistique descriptive / Luc Albarello

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