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Titre : Planar maps, random walks and circle packing : École d'été de probabilités de Saint-Flour XLVIII - 2018 Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Asaf Nachmias, Éditeur scientifique Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2020 Collection : Lecture notes in Mathematics num. 2243 Importance : 120 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-030-27968-4 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques
[Termes IGN] arbre aléatoire
[Termes IGN] fonction harmonique
[Termes IGN] graphe planaire
[Termes IGN] modèle de MarkovIndex. décimale : 23.60 Statistiques et probabilités Résumé : (Editeur) This open access book focuses on the interplay between random walks on planar maps and Koebe’s circle packing theorem. Further topics covered include electric networks, the He–Schramm theorem on infinite circle packings, uniform spanning trees of planar maps, local limits of finite planar maps and the almost sure recurrence of simple random walks on these limits. One of its main goals is to present a self-contained proof that the uniform infinite planar triangulation (UIPT) is almost surely recurrent. Full proofs of all statements are provided. A planar map is a graph that can be drawn in the plane without crossing edges, together with a specification of the cyclic ordering of the edges incident to each vertex. One widely applicable method of drawing planar graphs is given by Koebe’s circle packing theorem (1936). Various geometric properties of these drawings, such as existence of accumulation points and bounds on the radii, encode important probabilistic information, such as the recurrence/transience of simple random walks and connectivity of the uniform spanning forest. This deep connection is especially fruitful to the study of random planar maps. The book is aimed at researchers and graduate students in mathematics and is suitable for a single-semester course; only a basic knowledge of graduate level probability theory is assumed. Note de contenu : 1. Introduction
1.1 The Circle Packing Theorem
1.2 Probabilistic Applications
2. Random Walks and Electric Networks
2.1 Harmonic Functions and Voltages
2.2 Flows and Currents
2.3 The Effective Resistance of a Network
2.4 Energy
2.5 Infinite Graphs
2.6 Random Paths
2.7 Exercises
3. The CirclePacking Theorem
3.1 Planar Graphs, Maps and Embeddings
3.2 Proof of the Circle Packing Theorem
4. Parabolic and Hyperbolic Packings
4.1 Infinite Planar Maps
4.2 The Ring Lemma and Infinite Circle Packings
4.3 Statement of the He–Schramm Theorem
4.4 Proof of the He–Schramm Theorem
4.5 Exercises
5. Planar Local Graph Limits
5.1 Local Convergenceof Graphs and Maps
5.2 The Magic Lemma
5.3 Recurrence of Bounded Degree Planar Graph Limits
5.4 Exercises
6. Recurrence of Random Planar Maps
6.1 Star-Tree Transform
6.2 Stationary Random Graphs and Markings
6.3 Proof of Theorem
7. Uniform Spanning Trees of Planar Graphs
7.1 Introduction
7.2 Basic Properties of the UST
7.3 Limits over Exhaustions:The Free and Wired USF
7.4 Planar Duality
7.5 Connectivity of the Free Forest
7.6 Exercises
8. Related TopicsNuméro de notice : 26541 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Manuel de cours DOI : 10.1007/978-3-030-27968-4 En ligne : http://doi.org/10.1007/978-3-030-27968-4 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97764
Titre : Exercices corrigés de géostatistique Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Chantal de Fouquet, Auteur Editeur : Paris : Presses de l'Ecole des Mines Année de publication : 2019 Collection : Les cours de l'École des mines Importance : 320 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-35671-539-5 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques
[Termes IGN] coefficient de corrélation
[Termes IGN] covariance
[Termes IGN] géostatistique
[Termes IGN] krigeage
[Termes IGN] variance
[Termes IGN] variogrammeIndex. décimale : 23.60 Statistiques et probabilités Résumé : (Editeur) Ce recueil d'exercices vise à faire le lien entre la théorie de la géostatistique et la pratique. Savoir poser les équations simples de la géostatistique linéaire permet en effet de comprendre la variation du coefficient de corrélation de deux concentrations avec le support (valeurs horaires, journalières ou hebdomadaires, par exemple), de raisonner le choix entre des échantillons simples ou composites pour établir un schéma de reconnaissance, ou encore de caractériser l'évolution temporelle d'une concentration en estimant la différence de deux moyennes annuelles et en calculant la variance d'erreur associée.
De nombreux exercices sont directement inspirés de cas réels. Ce livre s'adresse aux praticiens désireux d'approfondir leurs connaissances en géostatistique et d'en diversifier les applications, ainsi qu'aux étudiants (niveau école d'ingénieur ou master) et doctorants, soucieux d'en maîtriser les concepts. Principalement issus des applications environnementales de la géostatistique, les exemples se réfèrent à la pollution de l'air, des cours d'eau ou des sols ; beaucoup sont transposables à d'autres contextes, en particulier à l'estimation minière.Note de contenu : 1. Etude exploratoire et variographie
2. Régularisation, variance d'estimation, variance de dispersion
3. Krigeage
4. Introduction aux simulations et à la géostatistique non linéaireNuméro de notice : 26031 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Manuel de cours Accessibilité hors numérique : Accessible à Georges Pérec (Id UGE) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92858
Titre : Ondelettes et processus stochastiques Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Abdourrahmane M. Atto, Auteur Editeur : Paris : Lavoisier Année de publication : 2017 Collection : Information numérique - Traitement, interprétation, communication Importance : 297 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7462-4800-7 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques
[Termes IGN] analyse spectrale
[Termes IGN] ondelette
[Termes IGN] processus stochastique
[Termes IGN] variable aléatoireIndex. décimale : 23.60 Statistiques et probabilités Résumé : (Editeur) Ce livre développe le cadre théorique qui établit les propriétés mathématiques d’un processus stochastique projeté sur un espace fonctionnel d’ondelettes. Il montre que les transformées en ondelettes définissent un cadre pertinent, aussi bien d’analyse non paramétrique que de modélisation paramétrique de processus et champs stochastiques : on peut en effet décrire de nombreuses observations hétérogènes et informations imprécises grâce à des séries de processus simples associés aux coefficients de projection, pour une base d’ondelettes donnée à l’avance ou choisie sur un critère d’entropie. Cet ouvrage donne un point de vue panoramique des conséquences de cette décomposition en processus simples pour certains modèles statistiques (principalement des modèles à intégration fractionnaire) et probabilistes (au moyen de dictionnaires de modèles paramétriques simples). Les applications traitées à titre d’illustration concernent des problèmes de simulation et de caractérisation spectrale d’un champ stochastique (texture), de caractérisation d’un ensemble d’images dépendantes dans un contexte distribué semi-collaboratif avec un minimum d’échange d’informations, et d’analyse de séries temporelles d’images pour la détection de changements et la régularisation spatio-temporelle des données. Cet ouvrage didactique et largement documenté s’adresse aux étudiants des second et troisième cycles universitaires, ainsi qu’aux ingénieurs et chercheurs en mathématiques, science des données et traitement numérique de l’information. Note de contenu :
1. INTRODUCTION
1.1. Contexte
1.2. Objectif et plan du livre
PARTIE 1 -PROCESSUS STOCHASTIQUES
2. GENERALITES
2.1. Notions de mesure et d’intégration
2.2. Espaces fonctionnels et convergence
2.3. Opérateurs et représentations dans les espaces de Hilbert
2.4. Variables aléatoires
3. ENTROPIES DE VARIABLES ALEATOIRES
3.1. Entropie d’une variable aléatoire
3.2. Entropie croisée de variables aléatoires
3.3. Entropie relative de variables aléatoires
4. PROCESSUS STOCHASTIQUES
4.1. Processus et champs stochastiques
4.2. Séquences de variables indépendantes
4.3. Intégrales discrètes entières et fractionnaires
4.4. Intégrales continues fractionnaires non stationnaires
5. PROCESSUS STOCHASTIQUES DE FOURIER
5.1. Généralités sur l’analyse de Fourier stochastique
5.2. Analyse spectrale des séquences de variables aléatoires
5.3. Processus fractionnaires à temps continu
PARTIE 2 - PROCESSUS STOCHASTIQUES D’ONDELETTES
6. PROCESSUS STOCHASTIQUES D’ONDELETTES
6.1. Ondelettes et bancs de filtres à reconstruction parfaite
6.2. M-TPOD : principe de la décomposition
6.3. M-TPOD associée à l’espace de Paley-Wiener
6.4. Ondelettes et processus stationnaires
6.5. Ondelettes et processus non stationnaires
6.6. Cas des processus browniens fractionnaires
7. ASYMPTOTIQUES DES PROCESSUS D’ONDELETTES
7.1. Contexte
7.2. Autocorrélations limites de la M-TPOD
7.3. Distributions asymptotiques de la M-TPOD
7.4. Résultats expérimentaux
8. ANALYSE SPECTRALE PAR ONDELETTES
8.1. Shannon-Nyquist et les filtres standards
8.2. Analyse spectrale par paquets d’ondelettes
PARTIE 3 - APPLICATIONS
9. REGULARISATION DE CHAMPS STOCHASTIQUES
9.1. Contexte
9.2. Régularisation de champs stochastiques additifs
9.3. Régularisation de champs stochastiques multiplicatifs .
10. DETECTION DE CHANGEMENTS
10.1. Contexte
10.2. Modélisations des processus stochastiques d’ondelettes
10.3. Recherche exhaustive de changements
11. CLASSIFICATION DE CHAMPS STOCHASTIQUES
11.1. Mesure de stochasticité et textures
11.2. Recherche de bases TPOD de stochasticité
11.3. Discrimination stochastique et recherche de contenu texture
12. FUSION D’INFORMATIONS DISTRIBUEES
12.1. Problème de recherche de meilleure base commune
12.2. Structure d’ordre dans une librairie de bases d’ondelettes
12.3. Information distribuée et meilleure base commune
13. CONCLUSION ET PERSPECTIVES
13.1. Conclusion générale
13.2. PerspectivesNuméro de notice : 22740 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Manuel Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85756
Titre : Statistical analysis handbook : a comprehensive handbook of statistical concepts, techniques and software tools Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Michael J. de Smith, Auteur Editeur : STAT!Ref Année de publication : 2015 Importance : 677 p. Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] autocorrélation
[Termes IGN] corrélation
[Termes IGN] covariance
[Termes IGN] données statistiques
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] statistique descriptive
[Termes IGN] variable aléatoire
[Termes IGN] varianceIndex. décimale : 23.60 Statistiques et probabilités Résumé : (Auteur) [Introduction] The definition of what is meant by statistics and statistical analysis has changed considerably over the last few decades. Here are two contrasting definitions of what statistics is, from eminent professors in the field, some 60+ years apart: "Statistics is the branch of scientific method which deals with the data obtained by counting or measuring the properties of populations of natural phenomena. In this definition 'natural phenomena' includes all the happenings of the external world, whether human or not." Professor Maurice Kendall, 1943, p2 [MK1]
"Statistics is: the fun of finding patterns in data; the pleasure of making discoveries; the import of deep philosophical questions; the power to shed light on important decisions, and the ability to guide decisions..... in business, science, government, medicine, industry..." Professor David Hand [DH1]
As these two definitions indicate, the discipline of statistics has moved from being grounded firmly in the world of measurement and scientific analysis into the world of exploration, comprehension and decision-making. At the same time its usage has grown enormously, expanding from a relatively small set of specific application areas (such as design of experiments and computation of life insurance premiums) to almost every walk of life. A particular feature of this change is the massive expansion in information (and misinformation) available to all sectors and age-groups in society. Understanding this information, and making well-informed decisions on the basis of such understanding, is the primary function of modern statistical methods.
Our objective in producing this Handbook is to be comprehensive in terms of concepts and techniques (but not necessarily exhaustive), representative and independent in terms of software tools, and above all practical in terms of application and implementation. However, we believe that it is no longer appropriate to think of a standard, discipline-specific textbook as capable of satisfying every kind of new user need. Accordingly, an innovative feature of our approach here is the range of formats and channels through which we disseminate the material - web, ebook and in due course, print. A major advantage of the electronic formats is that the text can be embedded with internal and external hyperlinks. In this Handbook we utilize both forms of link, with external links often referring to a small number of well-established sources, notably MacTutor for bibliographic information and a number of other web resources, such as Eric Weisstein's Mathworld and the statistics portal of Wikipedia, for providing additional material on selected topics. The treatment of topics in this Handbook is relatively informal, in that we do not provide mathematical proofs for much of the material discussed. However, where it is felt particularly useful to clarify how an expression arises, we do provide simple derivations. More generally we adopt the approach of using descriptive explanations and worked examples in order to clarify the usage of different measures and procedures. Frequently convenient software tools are used for this purpose, notably SPSS/PASW, The R Project, MATLab and a number of more specialized software tools where appropriate.
Just as all datasets and software packages contain errors, known and unknown, so too do all books and websites, and we expect that there will be errors despite our best efforts to remove these! Some may be genuine errors or misprints, whilst others may reflect our use of specific versions of software packages and their documentation. Inevitably with respect to the latter, new versions of the packages that we have used to illustrate this Handbook will have appeared even before publication, so specific examples, illustrations and comments on scope or restrictions may have been superseded. In all cases the user should review the documentation provided with the software version they plan to use, check release notes for changes and known bugs, and look at any relevant online services (e.g. user/developer forums and blogs on the web) for additional materials and insights. The interactive web version of this Handbook may be accessed via the associated Internet site: www.statsref.com. The contents and sample sections of the PDF version may also be accessed from this site. In both cases the information is regularly updated. The Internet is now well established as society’s principal mode of information exchange, and most aspiring users of statistical methods are accustomed to searching for material that can easily be customized to specific needs. Our objective for such users is to provide an independent, reliable and authoritative first port of call for conceptual, technical, software and applications material that addresses the panoply of new user requirements.
Readers wishing to obtain a more in-depth understanding of the background to many of the topics covered in this Handbook should review the Suggested Reading topic. Those seeking examples of software tools that might be used for statistical analysis should refer to the Software section.Note de contenu : Introduction
- Statistical data
- Statistical concepts
- Descriptive statistics
- Key functions and expressions
- Data transformation and standardization
- Data exploration
- Randomness and randomization
- Correlation and autocorrelation
- Estimation and estimators
- Classical tests
- Contingency tables
- Design of experiments
- Analysis of variance and covariance
- Regression and smoothing
- Time series analysis and temporal autocorrelation
- Resources (Distribution tables, R code snippets, Statistical software etc)
Afterword: Big DataNuméro de notice : 22862 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Manuel En ligne : http://www.statsref.com/HTML/index.html Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89298
Titre : Appliquer les méthodes de la statistique textuelle Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Bénédicte Garnier, Auteur ; France Guérin-Pace, Auteur Editeur : Paris : CEPED Année de publication : 2010 Collection : Les Clefs pour Importance : 82 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-87762-182-3 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques
[Termes IGN] analyse du discours
[Termes IGN] analyse factorielle
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] corpus
[Termes IGN] exploration de texte
[Termes IGN] logiciel d'analyse de données
[Termes IGN] terminologie
[Termes IGN] traitement du langage naturelIndex. décimale : 23.60 Statistiques et probabilités Résumé : (éditeur) Analyser les réponses à une question ouverte, un corpus d'entretiens ou de textes est une pratique courante en sciences sociales. Cette exploration peut être facilitée par des logiciels d'aide à la lecture ou à la codification. Si l'on veut enrichir l'exploitation afin de saisir le sens d'un corpus et en quantifier le contenu, il est nécessaire de recourir à des outils spécifiques. Les méthodes de la statistique textuelle décrites dans ce manuel permettent de traiter les textes comme des variables particulières au moyen des outils classiques de l'analyse des données. Nées dans les années 1980 de la rencontre entre plusieurs disciplines (linguistique, statistique informatique, traitement des enquêtes, etc.), la statistique textuelle trouve aujourd'hui di applications dans des domaines de recherche extrêmement variés (linguistique, histoire sociologie, géographie, démographie, marketing, etc.) et de plus en plus étendus. Elle fait l'objet des Journées d'Analyse statistique des Données Textuelles (JADT) qui se tiennent tous les deux ans et présentent les avancées dans ce domaine. Ce manuel s'adresse à tous ceux qui sont amenés à traiter des données recueillies sous forme de textes, quel que soit leur niveau de connaissances en statistique. II présente de manière didactique les éléments clefs de la statistique textuelle. Sa mise en œuvre à partir de logiciel qui font référence dans ce domaine (Spad, Alceste, Lexico) est illustrée par des exemples. Note de contenu : Introduction
1 - Les étapes de traitement d'un corpus
2 - Les outils
3 - La mise en oeuvre
ConclusionNuméro de notice : 21541 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Manuel Accessibilité hors numérique : Accessible via le SUDOC (sur demande au cdos) En ligne : http://www.ceped.org/IMG/pdf/appliquer_les_methodes_de_la_statistique_textuelle- [...] Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90480
