Cette rubrique propose une liste de liens pointant vers des pages de collègues proposant des documents d'enseignement. Ces documents sont la propriété de leurs auteurs. Leur contenu n'implique en rien une caution de la SFdS quant à leur valeur scientifique ou pédagogique.
Ces ressources s'adressent à des publics différents en fonction de leur présentation plus ou moins mathématique ou méthodologique.
Pour toute modification (ajout, mise à jour ou suppression), merci de contacter l'administrateur à polys[arobase]sfds.asso.fr
1. Statistiques descriptives
- Statistique descriptive élémentaire, Alain Baccini
- Statistique
descriptive, Fabrice Mazerolle
- Statistiques descriptives, Jérôme Poix
- Statistique descriptive multidimensionnelle, Alain Baccini
- Probabilité et statistique pour les sciences de la vie, Avner Bar-Hen
- Introduction aux statistiques appliquées (orientée agronomie), Avner Bar-Hen
- Introduction à la statistique, simulation de variable aléatoire, Charles Suquet
- Méthodes statistiques pour la biologie, Bernard Ycart
- Statistique médicale en ligne, Bernard Ycart
- Initiation à la statistique, Sébastien Déjean
- Statistique inférentielle, Julien Jacques
-Statistiques , Monique Pontier
-Principes et méthodes statistiques, Olivier Gaudoin-Statistique inférentielle avancée, Olivier Gaudoin-Statistique inférentielle, Mohamed Boutahar-Statistique inférentielle (niveau IUT), Anne Philippe -Statistique
inférentielle (niveau M1), Anne Philippe -
Probabilités générales, Laurent Rouvière
- Introduction aux calcul des probabilités, Charles Suquet
- Intégration et probabilités élémentaires, Charles Suquet
- Chaines de Markov, Arthur Charpentier
- Probabilités, préparation à l'agrégation, Benoit Cadre
- Simulation de variables aléatoires, S. Robin
- Probabilités, Monique Pontier
-Calcul stochastique, Monique Pontier
-Calcul stochastique et modèles de diffusion, Monique Pontier
-Calcul stochastique et applications à la finance, Monique Pontier
-Probabilités avancées, Mohamed Boutahar
-Probabilités (niveau M1), Anne Philippe
4. Statistique exploratoire
- Statistique exploratoire multidimensionnelle, Philippe Besse
- Statistique multidimensionnelle, Sébastien Déjean
- Algèbre linéaire et analyse des données, Dominique Bontemps
- Exploration statistique, Alain Baccini, Philippe Besse
- Analyse en composantes principales, C. Duby & S. Robin
- Présentation du data mining, Stéphane Tufféry
- Techniques descriptives du data mining, Stéphane Tufféry
- Techniques prédictives du data mining, Stéphane Tufféry
- Analyse factorielle, Stéphane Tufféry
5. Modélisation
-
Base du modèle linéaire, J.J. Daudin, E. Lebarbier & C. Vuillet
-
Exemple d'application du modèle linéaire, E. Lebarbier & S. Robin
- Modélisation statistique et apprentissage, Philippe Besse
- Pratique de la modélisation statistique, Philippe Besse
- Statistique, cours de master, Benoit Cadre
- Préparation à l'option Modélisation de l'agrégation, Benoit Cadre
- Le modèle linéaire gaussien général, Alain Baccini
- Régression logistique, Laurent Rouvière
- Multicolinéarité en régression, Gilbert Saporta
- Modèles linéaires, approche non paramétriques, (en anglais) Anne Philippe
- Cours
d'analyse discriminante, Gilbert Saporta
- Introduction aux modèles à variables latentes, Gilbert Saporta
6. Processus, séries chronologiques
- Introduction aux séries temporelles, Julien Jacques
- Analyse de séries chronologiques, J.J. Daudin, C. Duby, S. Robin & P. Trécourt
- Processus de Poisson, Processus de naissance et de mort, E. Lebarbier & S. Robin
- Introduction aux chaînes de Markov homogènes, E. Pommies & S. Robin
- Processus stochastiques, Monique Pontier
- Séries chronologiques I et II, Mohamed Boutahar
- Séries temporelles, Anne Philippe
7. Apprentissage Statistique
- Introduction aux méthodes d'agrégation, Laurent Rouvière
8. Enquêtes et sondage
- Une introduction aux sondages, Laurent Rouvière9. Applications
- Méthodes numériques en finance, Arthur Charpentier
- Économétrie de la finance, Arthur Charpentier
- Risque et dépendance, Arthur Charpentier
- Analyse statistique des données d'expression, Alain Baccini
- Introduction to Statistical Methods for Microarray Data Analysis, T. Mary-Huard, F. Picard, S Robin
- Analyse en composantes principales, C. Duby, S Robin
- Plans d'expériences, Pierre Dagnelie
-Analyse
conjointe, Gilbert Saporta
-Maîtrise statistique des procédés, Monique Pontier
-Fiabilité des systèmes et des logiciels, Olivier Gaudoin
-Fiabilité des
systèmes réparables, Olivier Gaudoin
-Econométrie financière, Mohamed Boutahar
10. Logiciels statistiques, Simulation, Travaux Pratiques
- Introduction à R, Philippe Besse
- Présentation du logiciel R, Sébastien Déjean
- Tutoriel R, Christophe Genolini
- Manuel d'utilisation de R, Emmanuelle Comets, (suivre onglet Teaching puis R)
- Exercices de statistique avec R, Emmanuel Nowak- Statistique mathématique, TP, Arthur Charpentier
- Inférence statistiques assistée par ordinateur, TP, Arthur Charpentier
- Introduction à SAS, Philippe Besse
- Initiation au logiciel SAS, N Coqué
- La procédure GLM dans SAS, Alain Baccini
- Les sommes de carrés dans le modèle linéaire dans SAS, Alain Baccini
- ACP, AFC avec SAS, Sébastien Déjean
- ACP, AFC avec Splus, Sébastien Déjean
- Statistique élémentaire avec Matlab, Sébastien Déjean
- Les logiciels de statistiques et de data mining, Stéphane Tufféry
- Statistique bayésienne et simulation, Anne Philippe
11. Autres pages de ressources
- Statistique et biologie, page de documents pédagogiques de l'Université Lyon 1
- Probabilités, page de documents pédagogiques du LPMA- Site d'enseignement en Biostatistique de VetAgro Sup Campus Vétérinaire de Lyon-
Supports de cours de modélisation de l'AgroParistech- Page de lien vers des cours d'analyse des données et data mining, Stéphane Tufféry
