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Un livre parmi beaucoup d'autres sur les séries temporelles.
A FAIRE
(avec des dessins en couleurs)
(je suis arrivé au chapitre 8)
Les six premiers chapitre constituent un cours de probabilités.
7,8 : estimateurs
9 : tests (en insistant sur la théorie de la décision et en expliquant d'où viennent ces tests)
[Je n'ai pas lu le reste du livre : Interval estimation, Ranking and selection procedures, Decision theory, Non-parametric statistical inference, Regression and linear statistical inference, Analysis of variance, Robust Statistical procedures (jackknife, bootstrap).]
stem-and-leaf displays, qqplot, symetry plot, regression, study of the residuals, transforming data, M-estimators
Je n'ai pas complètement lu la partie sur les M-estimateurs.
Régression. Si (X,Y) est une v.a. bivariée, la régression de Y sur X, est l'espérance de Y sachant X (c'est une fonction de x). (Si (X,Y) est normale ou, de manière plus générale, si Y=aX+b, on retrouve la notion usuelle de régression.)
Vincent Zoonekynd
<zoonek@math.jussieu.fr>
latest modification on Wed Oct 13 22:33:24 BST 2004