Titre :	Théorie des probabilités : cours d'introduction avec application à la statistique mathématique
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	Charles-Édouard Pfister, Auteur
Editeur :	Lausanne [Suisse] : Presses polytechniques et universitaires romandes
Année de publication :	2012
Collection :	Enseignement des mathématiques
Importance :	229 p
Présentation :	couv. ill
Format :	24 cm
ISBN/ISSN/EAN :	978-2-88074-981-1
Langues :	Français
Mots-clés :	Statistique mathématique  Probabilités
Résumé :	Cet ouvrage constitue une première introduction à la théorie des probabilités. A la fois rigoureux et didactique, il présente l'ensemble des notions et outils de base, et de manière approfondie, les deux théorèmes fondamentaux que sont la loi des grands nombres et le théorème de la limite centrale. Certains sujets, comme celui de l'espérance d'une variable aléatoire, sont traités plus en détail qu'usuellement dans un texte d'introduction. La théorie ainsi développée est appliquée d'une part à l'étude des chaînes de Markov, marches aléatoires et au modèle d'Ising, et d'autre part à des sujets classiques de statistique mathématique, estimations, tests, populations normalement distribuées. Les résultats sont démontrés dans leur intégralité, et de nombreux exemples jalonnent le texte. Cette référence s'adresse principalement aux étudiants de physique ou de mathématiques des universités et grandes écoles, maîtrisant au préalable les bases du calcul différentiel et intégral.

Théorie des probabilités : cours d'introduction avec application à la statistique mathématique [texte imprimé] / Charles-Édouard Pfister, Auteur . - Lausanne (Suisse) : Presses polytechniques et universitaires romandes, 2012 . - 229 p : couv. ill ; 24 cm. - (Enseignement des mathématiques) .
ISBN : 978-2-88074-981-1
Langues : Français

Mots-clés :

Statistique mathématique  Probabilités

Résumé :

Cet ouvrage constitue une première introduction à la théorie des probabilités. A la fois rigoureux et didactique, il présente l'ensemble des notions et outils de base, et de manière approfondie, les deux théorèmes fondamentaux que sont la loi des grands nombres et le théorème de la limite centrale. Certains sujets, comme celui de l'espérance d'une variable aléatoire, sont traités plus en détail qu'usuellement dans un texte d'introduction. La théorie ainsi développée est appliquée d'une part à l'étude des chaînes de Markov, marches aléatoires et au modèle d'Ising, et d'autre part à des sujets classiques de statistique mathématique, estimations, tests, populations normalement distribuées. Les résultats sont démontrés dans leur intégralité, et de nombreux exemples jalonnent le texte. Cette référence s'adresse principalement aux étudiants de physique ou de mathématiques des universités et grandes écoles, maîtrisant au préalable les bases du calcul différentiel et intégral.