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Méthodes statistiques de l'ingénieur, 1. Volume 1 / G. Baillargeon (1990)

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Titre de série :	Méthodes statistiques de l'ingénieur, 1
Titre :	Volume 1
Type de document :	Guide/Manuel
Auteurs :	G. Baillargeon, Auteur
Mention d'édition :	3
Editeur :	Trois-Rivières [Québec - Canada] : SMG Editions
Année de publication :	1990
Importance :	686 p.
Format :	20 x 25 cm
ISBN/ISSN/EAN :	978-2-89094-038-3
Note générale :	Bibliographie
Langues :	Français (fre)
Descripteur :	[Vedettes matières IGN] Statistiques [Termes IGN] contrôle statistique de qualité [Termes IGN] corrélation [Termes IGN] histogramme [Termes IGN] inférence statistique [Termes IGN] modèle stochastique [Termes IGN] régression [Termes IGN] statistique descriptive
Note de contenu :	Chapitre 1 INTRODUCTION ET ANALYSE DESCRIPTIVE DES DONNÉES OBJECTIFS PÉDAGOGIQUES INDRODUCTION QUELLE EST LA SIGNIFICATION DU MOT "STATISTIQUE" ? MÉTHODES STATISTIQUES DE L'INGÉNIEUR LA STATISTIQUE DESCRIPTIVE QUELQUES NOTIONS FONDAMENTALES Ensemble statistique Population statistique Unité statistique Caractères Caractère quantitatif Caractère qualitatif Modalités des caractères Variable statistique Variable discrète Variable continue Échantillon Échantillon aléatoire Unité de mesure Fréquence absolue Fréquence relative PRÉSENTATION DES DONNÉES RECUEILLIES DÉPOUILLEMENT DES DONNÉES ET DISTRIBUTION DE FRÉQUENCES ABSOLUES CONSIDÉRATIONS PRATIQUES DANS L'ÉLABORATION D'UNE DISTRIBUTION DE FRÉQUENCES ABSOLUES AUTRE FORME ÉLÉMENTAIRE DE DÉPOUILLEMENT : DIAGRAMME EN FEUILLES DISTRIBUTION DE FRÉQUENCES ABSOLUES : CAS OU LE CARACTERE ÉTUDIÉ EST DISCRET DISTRIBUTION DE FRÉQUENCES AVEC CLASSES OUVERTES PRINCIPALES REPRÉSENTATIONS GRAPHIQUES Diagramme en bâtons Histogramme et polygone de fréquences COURBE DE FRÉQUENCES CUMULÉES DIAGRAMME À SECTEURS ET DIAGRAMME À RECTANGLES HORIZONTAUX UTILISATION DE L'HISTOGRAMME EN CONTRÔLE DE PROCÉDÉS EXERCICES Chapitre 2 CARACTÉRISTIQUES DE TENDANCE CENTRALE ET DE DISPERSION OBJECTIFS PÉDAGOGIQUES INTRODUCTION LA MOYENNE ARITHMÉTIQUE, LA VARIANCE, L'ÉCARTTYPE ET L'ÉTENDUE PROPRIÉTÉS ET REMARQUES SUR LA MOYENNE ARITHETIQUE, LA VARIANCE, L'ÉCARTTYPE ET L'ÉTENDUE NOTATION INDICÉE ET LOPÉRATEUR SOMME CALCUL DE LA MOYENNE ET DE LA VARIANCE, VALEURS INDIVIDUELLES ET VALEURS GROUPÉES CALCUL SIMPLIFIÉ DE LA MOYENNE ET DE LA VARIANCE ; CHANGEMENTS D'ORIGINE ET D'ÉCHELLE AUTRE MESURE DE TENDANCE CENTRLE : LA MÉDIANE LE MODE AUTRES MESURES DE POSITION : LES QUANTILES LE DIAGRAMME EN BOITE CARACTÉRISTIQUES DE FORME ASYMÉTRIE ET APLATISSEMENT EXERCICES EXERCICES DE SYNTHÈSE Chapitre 3 CALCUL DES PROBABILITÉS OBJECTIFS PÉDAGOGIQUES INTRODUCTION NOTIONS D'ÉPREUVES, DE RÉSULTAT, DESPACE ECHANTILLONNAL ET DEVENEMENT LA NOTION DE PROBABILITÉ AXIOMES RÉGISSANT LE CALCUL DES PROBABILITÉS RÉSUMÉ SUR LE VOCABULAIRE DES ÉVÉNEMENTS PROBABILITÉS TOTALES : ÉVÉNEMENTs NF, S'EXCLUANT PAS ÉVÉNEMENTS LIÉS, PROBABILITÉS CONDITIONNELLES, PROBABILITÉS COMPOSÉES ET ÉVÉNEMENTS INDÉPENDANTS Evénements liés Probabilité conditionnelle Probabilités composées Evénements indépendants PROBABILITÉS DES CAUSES : FORMULE DE BAYES L'ANALYSE COMBINATOIRE L'ÉCHANTILLONNAGE ET LES PROBABILITÉS CHEMINEMENT DE RÉFLEXION POUR RÉSOUDRE LES EXERCICES SUR LES PROBABILITÉS EXERCICES Chapitre 4 VARIABLES ALÉATOIRES ET LOIS DE PROBABILITÉ OBJECTIFS PÉDAGOGIQUES GÉNÉRALITÉS SUR LES NOTIONS PROBABILISTES ET LES NOTIONS STATISTIQUES LES NOTIONS DE VARIABLE ALÉATOIRE ET LOI DE PROBABILITÉ REPRÉSENTATION GRAPHIQUE DE LA LOI DE PROBABILITÉ (CAS DISCRET) LOI DE PROBABILITÉ DUNE VARIABLE ALÉATOIRE CONTINUE ESPÉRANCE MATHÉMATIQUE ET VARIANCE DUNE VARIABLE ALÉATOIRE PROPRIÉTÉS DE L'ESPÉRANCE MATHÉMATIQUE ET DE LA VARIANCE MOMENTS D'UNE VARIABLE ALÉATOIRE FONCTION GÉNÉRATRICE DES MOMENTS INÉGALITÉ DE TCHEBYCHEFF LOI À DEUX DIMENSIONS OU LOI CONJONTE PROPRIÉTÉS DE LESPÉRANCE MATHÉMATIQUE ET DE LA VARIANCE: COMBINAISON DE PLUSIEURS VARIABLES ALÉATOIRES EXERCICES Chapitre 5 MODÈLES PROBABILISTES DISCRETS OBJECTIFS PÉDAGOGIQUES LOIS DE PROBABILITÉ IMPORTANTES LA LOI DE BERNOULLI EPREUVES DE BERNOULLI ET LA LOI BINOMIALE SYNTHÈSES DE DIVERSES RELATIONS UTILISÉES DANS LE CALCUL DES PROBABILITÉS BINOMIALES REPRÉSENTATION GRAPHIQUE DE LA DISTRIBUTION BINOMIALE LA LOI GÉOMÉTRIQUE LA LOI DE PASCAL LA LOI HYPERGÉOMÉTRIQUE LA LOI DE POISSON REPRÉSENTATION GRAPHIQUE DE LA DISTRIBUTION DE POISSON APPROXIMATION DE LA LOI BINOMIALE PAR LA LOI DE POISSON NOTIONS SUR LE PROCESSUS DE POISSON TABLEAUSYNTHÈSE DES LOIS DISCRÈTES CHEMINEMENT DE RÉFLEXION POUR RÉSOUDRE LES EXERCICES EXERCICES Chapitre 6 MODÈLES PROBABILISTES CONTINUS OBJECTIFS PÉDAGOGIQUES INTRODUCTION LA LOI UNIFORME LA LOI EXPONENTIELLE LA LOI GAMMA LA LOI DE WETBULL LA LOI BÊTA TABLEAU-SYNTHÈSE DES LOIS CONTINUES EXERCICES Chapitre 7 LA LOI NORMALE ET APPLICATIONS OBJECTIFS PÉDAGOGIQUES LA DISTRIBUTION NORMALE LOI NORMALE CENTRÉE RÉDUITE AIRE OBTENUE À L'AIDE DE LA TABLE DE LA LOI NORMALE CENTRÉE RÉDUITE RÉSULTATS IMPORTANTS CONCERNANT L'AIRE SOUR LA COURBE NORMALE APPROXIMATION DE LA LOI BINOMIALE PAR LA LOI NORMALE COMBINAISON DE VARIABLES ALÉATOIRES NORMALES DÉTERMNATION STATISTIQUE DES TOLÉRANCES DE FABRICATION THÉORÈME CENTRAL LIMITE EXERCICES VÉRIFICATION DE LA NORMALITÉ D'UNE DISTRIBUTION CONTINUE : DROITE DE HENRY Chapitre 8 ÉCHANTILLONNAGE ET ESTIMATION DE PARAMÈTRES OBJECTIFS PÉDAGOGIQUES INTRODUCTION LES SONDAGES : ÉCHANTILLONNAGE D'UNE POPULATION L'ÉCHANTILLON ALÉATOIRE PRINCIPE DE LA CONSTRUCTION D'UN ÉCHANTILLON CONSTRUCTION DE L'ÉCHANTILLON À L'AIDE D'UNE TABLE DE NOMBRES ALÉATOIRES CONSTRUCTION DE L'ÉCHANTILLON PAR TIRAGE SYSTÉMATIQUE FLUCTUATIONS D'ÉCHANTILLONNAGE D'UNE MOYENNE THÉORÈME CENTRAL LIMITE : FORME DE LA DISTRIBUTION DE X TRANSFORMATION DE LA VARIABLE ALÉATOIRE EN UNEVARIABLE ALÉATOIRE CENTRÉE RÉDUITE PROPRIÉTÉS DE LA DISTRIBUTION D'ÉCHANTILLONNAGE DE X L'ESTIMATION DE PARAMÈTRES ; OBJECTIF FONDAMENTAL DE L'ECHANTILLONNAGE D'UNE POPULATION L'ESTIMATION PONCTUELLE PROPRIÉTÉS DES ESTIMATEURS PONCTUELS Estimateur non biaisé Estimateur efficace Estimateur convergent MÉTHODES D'ESTIMATION ESTIMATION PAR INTERVALLE DE CONFIANCE ESTIMATION D'UNE MOYENNE PAR INTERVALLE DE CONFIANCE: CONSTRUCTION DE L'INTERVALLE MARGE D'ERREUR ASSOCIÉE À L'ESTIMATION ET TAILLE D'ÉCHANTILLON REQUISE POUR NE PAS EXCÉDER LA MARGE DERREUR LA DISTRIBUTION DE STUDENT Propriétés de la loi de Student Valeurs tabulées du T de Student et leur signification ESTIMATION DE PAR INTERVALLE : POPULATION NORMALE, VARIANCE INCONNUE ET PETIT ÉCHANTILLON (n <30 ) FLUCTUATIONS D'ÉCHANTILLONNAGE D'UNE PROPORTION ESTIMATION D'UNE PROPORTION p PAR INTERVALLE DE CONFIANCE MARGE D'ERREUR ASSOCIÉE À L'ESTIMATION DE p ET TAILLE D'ÉCHANTILLON REQUISE EXERCICES ANNEXE: CONSTRUCTION D'UN ESTINIATEUR PAR LA MÉTHODE DU MAXIMUM DE VRAISEMBLANCE Chapitre 9 TESTS SUR UNE MOYENNE, UNE PROPORTION ET UNE VARIANCE OBJECTIFS PÉDAGOGIQUES PRINCIPE D'UN TEST D'HYPOTHÈSE CONCEPTS ROEORTANTS DANS LÉLABORATION D'UN TEST D'HYPOTHÈSE FORMULATION DES HYPOTHÈSES H0 ET H1 ET TYPE DE TEST Test bilatéral Test unilatéral TEST SUR UNE MOYENNE : DÉTERMINATION DE LA RÈGLE DE DÉCISION TABLEAUSYNTHÈSE DES TESTS SUR UNE MOYENNE COMMENT EXÉCUTER UN TEST D'HYPOTHÈSE : DÉMARCHE À SUIVRE RISQUES DE PREMIÈRE ESPÈCE ET DE DEUXIÈME ESPÈCE SCHÉMATISATION DES DEUX RISQUES D'ERREUR SUR LA DISTRIBUTION D'ÉCHANTILLONNAGE DE X TEST SUR UNE MOYENNE AVEC CONTRÔLE SUR ET TEST SUR UNE PROPORTION TABLEAUSYNTHÈSE TEST RELATIF À UNE PROPORTION DÉTERMNATION DU SEUIL DESCRIPTIF DU TEST RIZFÉRENCE SUR UNE VARIANCE ET LA LOI DE KIDEUX DISTRIBUTION D'ÉCHANTILLONNAGE DE LA VARIANCE D'ÉCHANTILLON TEST D'HYPOTHÈSE ET INTERVALLE DE CONFIANCE : VARIANCE DUNE POPULATION NORMALE EXERCICES Chapitre 10 TESTS SUR DEUX MOYENNES, DEUX PROPORTIONS ET DEUX VARIANCES OBJECTIFS PÉDAGOGIQUES INTRODUCTION DISTRIBUTION DES FLUCTUATIONS D'ÉCHANTILLONNAGE DE LA DIFFÉRENCE DE DEUX MOYENNES TEST SUR LÉGALITÉ DE DEUX MOYENNES : H0: 1 = 2 TABLEAUSYNTHÈSE DES TESTS DE COMPARAISON SUR DEUX MOYENNES TEST SUR LÉGALITÉ DE DEUX MOYENNES AVEC VARIANCES INCONNUES ET INÉGALES : TEST DE SMITH-SATTERTHWAITE TEST DE COMPARAISON DE DEUX ÉCHANTILLONS APPARIÉS COMPARAISON DE DEUX PROPORTIONS (POURCENTAGES) COMPARAISON DE VARIANCES ET LA DISTRIBUTION DE FISHERSNEDECOR DISTRIBUTION D'ÉCHANTILLONNAGE DU QUOTIENT DE DEUX VARIANCES TEST SUR L'ÉGALITÉ DE DEUX VARIANCES EXERCICES Chapitre 11 TESTS D'AJUSTEMENT ET TABLEAU DE CONTINGENCE OBJECTIFS PÉDAGOGIQUES INTRODUCTION APPLICATION DU TEST DE PEARSON : TEST DE CONFORMTIÉ ENTRE DEUX DISTRIBUTIONS TEST DE CONFORMITÉ : HYPOTHÈSES STATISTIQUES ET RÈGLE DE DÉCISION VÉRIFICATION DE LA QUALITÉ D'AJUSTEMENT POUR LES DISTRIBUTIONS BINOMIALE, DE POISSON ET NORMALE UTILISATION DU KHIDEUX POUR TESTER L'INDÉPENDANCE DE DEUX CARACTÈRES DANS UN TABLEAU DE CONTINGENCE EXERCICES Chapitre 12 CORRÉLATION LINÉAIRE ET DROITE DE RÉGRESSION OBJECTIFS PÉDAGOGIQUES INTRODUCTION NUAGE DE POINTS : DIAGRAMME DE DISPERSION CALCUL DU COEFFICIENT DE CORRÉLATION LINÉAIRE LA CORRÉLATION ESTELLE SIGNIFICATIVE ? TEST DE L'HYPOTHÈSE Ho : p = 0 TEST DE L'HYPOTHÈSE H0 : p = p0 ET ESTIMATION PAR INTERVALLE DE CONFIANCE Transformation de Fisher Test de l'hypothèse H0 : p = p0 et valeurs critiques Intervalle de confiance pour p AJUSTEMENT LINÉAIRE : APPROCHE DESCRIPTIVE CHOIX DE LA VARIABLE DÉPENDANTE DÉTERMINATION DE LA DROITE DE RÉGRESSION : MÉTHODE DES MOINDRES CARRÉS DÉCOMPOSITION DE LA VARIATION DANS LA VARIABLE DÉPENDANTE LA CORRÉLATION N'IMPLIQUE PAS UNE RELATION DE CAUSE À EFFET EXERCICES Chapitre 13 CONTRÔLE STATISTIQUE DES PROCÉDÉS OBJECTIFS PÉDAGOGIQUES INTRODUCTION CONSIDÉRATIONS PRATIQUES DANS LA MISE EN OEUVREDU CONTRÔLE D'UN PROCÉDÉ CARTE DE CONTRÔLE CARTES DE CONTRÔLE POUR GRANDEURS MESURABLES : LES CARTES X ET R STABILITÉ DUN PROCÉDÉ DÉTERMINATION DES LIMITES DE CONTRÔLE POUR LES CARTES X ET R QUE RECHERCHET'ON AVEC UNE CARTE DE CONTRÔLE ? CONDITIONS QUI INDIQUENT QUUN PROCÉDÉ NEST PAS SOUS CONTRÔLE STATISTIQUE CONFORMITÉ DUN PROCÉDÉ DE FABRICATION AUX SPÉCIFICATIONS: CAPABILITÉ DU PROCÉDÉ Distinction entre les limites de contrôle et les spécifications Détermination de la capabilité du procédé Autres indices de capabilité d'un procédé DÉTERMINATION DE LA PROPORTION DE PIÈCES NON CONFORMES AUTRES MÉTHODES D'ANALYSE DUN PROCÉDÉ : LES DIAGRAMMES DE PARETO ET D'ISHIKAWA Le diagramme de Pareto Le diagramme d'Ishikawa CONTRÔLE DE LA QUALITÉ PAR ATTRIBUTS CONTRÔLE DE LA PROPORTION DE DÉFECTUEUX : CARTE p CONTRÔLE DU NOMBRE DE DÉFECTUEUX : CARTE np CONTRÔLE DU NOMBRE DE DÉFAUTS : CARTE c TABLEAUSYNTHÈSE DES CARTES DE CONTRÔLE ET INDICES DE CAPABILITÉ EXERCICES TABLES STATISTIQUES TABLE 1 -Distribution binomiale TABLE 2 -Distribution de Poisson TABLE 3 -Loi normale centrée réduite TABLE 4 -Distribution de Studette TABLE 5 -Distribution du khi deux TABLE 6 -Distribution de Fisher-Snedecor TABLE 7 -Table de nombres aléatoires TABLE 8 -Valeurs critiques rc~, pour le r de Pearson TABLE 9 -Transformation de Fisher PAPIER GAUSSO-ARITHEMETIQUE BIBLIOGRAPHIE REPONSES AUX EXERCICES INDEX
Numéro de notice :	13127A
Affiliation des auteurs :	non IGN
Thématique :	MATHEMATIQUE
Nature :	Manuel de cours
Permalink :	https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=46248

Voir aussi

Méthodes statistiques de l'ingénieur, 2. Volume 2, Méthodes d'analyse de régression linéaire, modèle orthogonal, expérience factorielle et polynômes orthogonaux, méthodes de sélection des variables / G. Baillargeon (1996)

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Titre de série :	Méthodes statistiques de l'ingénieur, 2
Titre :	Volume 2, Méthodes d'analyse de régression linéaire, modèle orthogonal, expérience factorielle et polynômes orthogonaux, méthodes de sélection des variables
Type de document :	Guide/Manuel
Auteurs :	G. Baillargeon, Auteur
Editeur :	Trois-Rivières [Québec - Canada] : SMG Editions
Année de publication :	1996
Importance :	274 p.
Format :	21 x 27 cm
ISBN/ISSN/EAN :	978-2-89094-056-7
Note générale :	Bibliographie
Langues :	Français (fre)
Descripteur :	[Vedettes matières IGN] Statistiques [Termes IGN] analyse factorielle [Termes IGN] régression linéaire [Termes IGN] régression multiple [Termes IGN] variance
Résumé :	(Editeur) Ce deuxième volume de Méthodes, statistiques de l'ingénieur traite de régression linéaire (simple et multiple), de l'expérience factorielle et de polynômes orthogonaux ainsi que de méthodes pour construire une équation de régression multiple. On y trouve plusieurs applications provenant de divers secteurs de l'entreprise, production, génie industriel, optimisation de procédés...
Note de contenu :	CHAPITRE 1 - REGRESSION LINAIWRE SIMPLE: ESTIMATION ET INFERENCE SOMMAIRE OBJECTIFS PEDAGOGIQUES - INTRODUCTION ET DIAGRAMME DE DISPERSION - VARIABLE DEPENDANTE ET VARIABLE EXPLICATIVE - LE MODELE LINEAIRE SIMPLE - COMPOSANTES DU MODELE LINEAIRE SIMPLE - CONDITIONS D'APPLICATION DU MODELE LINEAIRE SIMPLE - SCHEMATISATION DES CONDITIONS D'APPLICATION DU MODELE LINEAIRE SIMPLE - ESTIMATION DE LA DROITE DE REGRESSION E(Y) = âo + â1X - RESIDUS ET MESURE DE DISPERSION - EXERCICES - INFERENCE CONCERNANT LES PARAMETRES DU MODELE - PROPRIETES DES ESTIMATEURS ET DISTRIBUTION D'ECHANTILLONNAGE DE b1 - ESTIMATION DE Bi PAR INTERVALLE DE CONFIANCE - TEST STATISTIQUE SUR LE PARAMETRE B1 - INFERENCE CONCERNANT LE PARAMETRE Bo - INFERENCE CONCERNANT LA MOYENNE DE LA DISTRIBUTIONCONDITIONNELLE DE YA X = Xh: E(Yh) - PREVISION D'UNE VALEUR DE LA VARIABLE DEPENDANTEPOUR UNE NOUVELLE OBSERVATION DE X ET INTERVALLE DE PREVISION QUELQUES CONSIDERATIONS PRATIQUES DANS L'APPLICATION DES METHODES D'ANALYSE DE REGRESSION CHAPITRE 2 -LA REGRESSION LINEAIRE SIMPLE ET L'ANALYSE DE LA VARIANCE SOMMAIRE OBJECTIFS PEDAGOGIQUES INTRODUCTION - DECOMPOSITION DE LA VARIATION DANS LES OBSERVATIONS: - CALCUL DES SOMMES DE CARRES - LE COEFFICIENT DE DETERMINATION SIMPLE: r2 - AUTRE FACON DE TESTER SI LA REGRESSION EST SIGNIFICATIVE: L'ANALYSE DE VARIANCE - TEST SUR B1 = 0 VERSUS B1 # 0: TEST DE FISHER - SYNTHESE DES RESULTATS D'UNE ANALYSE DE REGRESSION LINEAIRE SIMPLE - TEST D'ADEQUATION DU MODELE - REGRESSION AVEC TRANSFORMATIONS SUR LES VARIABLES - EXERCICES CHAPITRE 3 - REGRESSION LINEAIRE MULTIPLE I SOMMAIRE OBJECTIFS PEDAGOGIQUES INTRODUCTION - MODELE LINEAIRE A PLUSIEURS VARIABLES EXPLICATIVES - HYPOTHESES FONDAMENTALES - DEMARCHE A SUIVRE DANS L'ELABORATION D'UN MODELE DE REGRESSION MULTIPLE - DETERMINATION DE L'EQUATION DE REGRESSION MULTIPLE - ANALYSE DE VARIANCE EN R9GRESSION MULTIPLE - COMMENT DETERMINER SI LA REGRESSION EST SIGNIFICATIVE DANS SON ENSEMBLE - EXERCICES CHAPITRE 4 - REGRESSION LINEAIRE MULTIPLE II SOMMAIRE OBJECTIFS PEDAGOGIQUES - INTRODUCTION - CONTRIBUTION MARGINALE DE CHAQUE VARIABLE EXPLICATIVE - AUTRE FACON DE TESTER LA CONTRIBUTION MARGINALE: LE "F PARTIEL - ESTIMATION DE E(yh) PAR INTERVALLE DE CONFIANCE ET CALCUL DE L'INTERVALLE DE PREVISION - UTILISATION DE L'INFORMATION QUALITATIVE DANS UN MODELE DE REGRESSION MULTIPLE: VARIABLES AUXILIAIRES - COMMENT TESTER LA NULLITE D'UN SOUS-ENSEMBLE DE PARAMETRES B1 DU MODELE - MODELE ORTHOGONAL : EXPERIENCE PLANIFIEE ET ABSENCE DE CORRELATION ENTRE LES VARIABLES EXPLICATIVES - EXERCICES CHAPITRE 5 - AUTRES TYPES D'EFFETS ET MODELE ORTHOGONAL SOMMAIRE OBJECTIFS PEDAGOGIQUES - INTRODUCTION - L'EXPERIENCE FACTORIELLE ET LA NOTION D'INTERACTION - POLYNOMES ORTHOGONAUX - ESTIMATION DES PARAMETRES A DU MODELE ORTHOGONAL - ETUDE DE TOUS LES EFFETS DANS UNE EXPERIENCE FACTORIELLE A L'AIDE D'UNE ANALYSE DE REGRESSION ORTHOGONALE - EXERCICES CHAPITRE 6 -METHODES POUR CONSTRUIRE UNE EQUATION DE REGRESSION MULTIPLE SOMMAIRE OBJECTIFS PtDAGOGIQUES - INTRODUCTION - TOUTES LES REGRESSIONS POSSIBLES - METHODES PRATIQUES POUR ELABORER UNE EQUATION DE REGRESSION MULTIPLE - REGRESSION PAS A PAS: ETUDE D'UNE VARIABLE IMPORTANTE D'UN PROCEDE INDUSTRIEL - EXERCICES ANNEXE - UTILISATION DE SPSS ET SAS TABLES STATISTIQUES REPONSES AUX EXERCICES
Numéro de notice :	13127B
Affiliation des auteurs :	non IGN
Thématique :	MATHEMATIQUE
Nature :	Manuel de cours
Permalink :	https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=46249

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