Introduction à l'étude des probabilités expérimentales. Manuel théorique et pratique

Par : Bernard Beauzamy

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  • Nombre de pages190
  • PrésentationRelié
  • FormatGrand Format
  • Poids0.42 kg
  • Dimensions16,0 cm × 25,0 cm × 1,5 cm
  • ISBN979-10-95773-02-3
  • EAN9791095773023
  • Date de parution01/12/2022
  • CollectionLes mathématiques du réel
  • ÉditeurSociété de calcul mathématique

Résumé

Un ingénieur reçoit des données, décrivant le fonctionnement d'un process industriel : il s'agit généralement de fichiers Excel, comportant des centaines de milliers de lignes (autant que d'observations) et des centaines de paramètres (chacun étant associé à un aspect du process). Il se demande : que puis-je faire de toutes ces données ? Ce livre apporte des éléments de réponse très concrets : il montre comment construire un histogramme pour chaque paramètre (travail préliminaire indispensable), fait la distinction entre "représentation" et "prédiction" et indique les erreurs à ne pas commettre.
Il montre comment exploiter la base de données, de manière à mettre en évidence les paramètres prépondérants. Il ne requiert pas de connaissances préliminaires en probabilités et s'adresse, de manière générale, à tous ceux qui ont des bases de données à exploiter : fiabilistes, médecins, logisticiens, ingénieurs qualité, etc.
Un ingénieur reçoit des données, décrivant le fonctionnement d'un process industriel : il s'agit généralement de fichiers Excel, comportant des centaines de milliers de lignes (autant que d'observations) et des centaines de paramètres (chacun étant associé à un aspect du process). Il se demande : que puis-je faire de toutes ces données ? Ce livre apporte des éléments de réponse très concrets : il montre comment construire un histogramme pour chaque paramètre (travail préliminaire indispensable), fait la distinction entre "représentation" et "prédiction" et indique les erreurs à ne pas commettre.
Il montre comment exploiter la base de données, de manière à mettre en évidence les paramètres prépondérants. Il ne requiert pas de connaissances préliminaires en probabilités et s'adresse, de manière générale, à tous ceux qui ont des bases de données à exploiter : fiabilistes, médecins, logisticiens, ingénieurs qualité, etc.