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Bibliographie

P.J. Brockwell and R.A. Davis, Introduction to Time Series and Forecasting

Un livre parmi beaucoup d'autres sur les séries temporelles.

W. Feller,

A FAIRE

T. Hastie et al., The Elements of Statistical Learning : Data mining, Inference and Prediction, SV 2001, 72 HAS 01a

(avec des dessins en couleurs)

(je suis arrivé au chapitre 8)

B. Fleury, A First course in multivariate Statistics, SV, 72 FLU 97a

E.J. Dudewicz and S.N. Mishra, Modern Mathematical Statistics, JW, 1988, 72 DUD 88a

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).]

Simon French, Decision theory : an introduction to the mathematics of rationality, Ellis Horwood series in mathematics and its applications, Halsted Press, 1988.

D.C. Hoaglin, F. Mosteller, J.W. Tukey, Understanding Robust and Exploratory Data Analysis, 1983, 72 UND 83

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.

A First Course in Multivariate Statistics, B. Flury, SV 1997, 72 FLU 97a

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.)

L. Lebart, A. Morineau and M. Piron, Statistique exploratoire multidimensionnelle, Dunod, 1997, 72 LEB 97a

Vincent Zoonekynd
<zoonek@math.jussieu.fr>
latest modification on Wed Oct 13 22:33:24 BST 2004