Ancienne élève de l'ENS Cachan, agrégée de mathématiques, professeur à l'Université Paris Descartes (Paris V), Fabienne Comte dispense depuis de nombreuses années le cours d'estimation non-paramétrique au sein du Master 2 Recherche "Modélisation et Statistiques pour la Biologie" et du Master "Ingénierie Mathématique pour les Sciences du Vivant", dont elle a été pendant dix ans responsable. Tout aussi impliquée dans l'enseignement que dans la recherche, elle a été également membre de divers comités scientifiques (Comité National du CNRS, ANR, CNU, FSMP) et a pris récemment la direction du MAP5, UMR8145, le laboratoire de mathématiques appliquées au sein duquel elle travaille.
Estimation non-paramétrique
2e édition
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- Nombre de pages119
- FormatGrand Format
- PrésentationBroché
- Poids0.355 kg
- Dimensions17,9 cm × 24,1 cm × 0,7 cm
- ISBN978-2-36693-028-3
- EAN9782366930283
- Date de parution01/11/2017
- CollectionSpartacus supérieur
- ÉditeurSpartacus IDH
Résumé
Cet ouvrage, nouveau en son genre, traite, en français, d'estimation non-paramétrique à un niveau accessible à des étudiants de Master. Seules quelques connaissances élémentaires en probabilités sont nécessaires pour aborder ce cours très clair et détaillé. Présentant des méthodes de construction d'estimateurs, il peut être abordé selon deux axes. Le premier, pratique et appliqué, est illustré par de nombreux programmes informatiques complets et fonctionnels, éclairant les concepts théoriques.
Le second s'attache à fournir des preuves et un cadre mathématique rigoureux à l'estimation non-paramétrique. Des exercices et des problèmes corrigés viennent consolider les notions développées. Partant de concepts élémentaires en probabilités et statistique, la progression permet au lecteur de se familiariser naturellement avec les sujets actuels de recherche dans ce domaine. Il conviendra donc tout autant au nouvel étudiant de Master 2 pour la réussite de ses études qu'au jeune chercheur intéressé par ces problématiques.
Le second s'attache à fournir des preuves et un cadre mathématique rigoureux à l'estimation non-paramétrique. Des exercices et des problèmes corrigés viennent consolider les notions développées. Partant de concepts élémentaires en probabilités et statistique, la progression permet au lecteur de se familiariser naturellement avec les sujets actuels de recherche dans ce domaine. Il conviendra donc tout autant au nouvel étudiant de Master 2 pour la réussite de ses études qu'au jeune chercheur intéressé par ces problématiques.