Psychologie statistique avec R /

Psychologie statistique avec R / Yvonnick Noël.

Ce titre est de nouveau disponible aux éditions EDP Sciences. Cet ouvrage couvre un programme complet de statistiques pour la licence de psychologie (L1 à L3), depuis les bases élémentaires de combinatoire et de probabilités jusqu'aux modèles élaborés permettant de mettre à l'épreuve des h...

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Bibliographic Details
Online Access: Full Text (via ProQuest)
Main Author: Noël, Yvonnick (Author)
Format: eBook
Language:French
Published: Ulis [France] : Edp sciences, 2015.
Series:Collection Pratique R.
Subjects:
Psychology > Statistical methods.
R (Computer program language)
Table of Contents:
  • REMERCIEMENTS
  • AVANT-PROPOS
  • Table des matiÃ?res
  • Chapitre 1. Description sur une variable
  • 1.1 Processus de mesure
  • 1.2 Structure de la mesure
  • 1.3 SynthÃ?se
  • Chapitre 2. Description de liaison
  • 2.1 Lien entre une variables numérique et une variable catégorisée
  • 2.2 Lien entre deux variables numériques
  • 2.3 Lien de deux variables catégorisées
  • Chapitre 3. AlgÃ?bre des événements
  • 3.1 Notion dâ€?ensemble
  • 3.2 Intersection et union
  • 3.3 AlgÃ?bre sur les ensembles
  • 3.4 Application : le jeu de la sélection de cartes.
  • Chapitre 4. Calcul des probabilités4.1 Notion intuitive
  • 4.2 Probabilité conjointe, conditionnelle et marginale
  • 4.3 RÃ?gles de calcul
  • 4.4 Dénombrements
  • 4.5 Probabilités sur un ensemble non dénombrable
  • 4.6 Applications
  • Chapitre 5. Espérances et moments
  • 5.1 Espérance mathématique et théorie des jeux
  • 5.2 Variance et gestion des risques
  • 5.3 AlgÃ?bre des covariances
  • 5.4 Application : lâ€?analyse factorielle
  • 5.5 Tableaux de synthÃ?se
  • Chapitre 6. Notion de modÃ?le
  • 6.1 La statistique inférentielle.
  • 6.2 Démarche dâ€?hypothÃ?se6.3 Un exemple neuropsychologique
  • 6.4 Probabilité des données ou probabilité du modÃ?le
  • Chapitre 7. ModÃ?les binomiaux
  • 7.1 ModÃ?les à un paramÃ?tre
  • 7.2 Lâ€?approche bayésienne
  • 7.3 ModÃ?les à deux paramÃ?tres
  • 7.4 ModÃ?les à trois paramÃ?tres
  • 7.5 ModÃ?les généraux et factoriels
  • Chapitre 8. ModÃ?les multinomiaux
  • 8.1 Construction de la loi multinomiale
  • 8.2 ModÃ?les sur une variable catégorisée
  • 8.3 ModÃ?les sur deux variables catégorisées
  • 8.4 ModÃ?les sur trois variables catégorisées.
  • Chapitre 9. ModÃ?les gaussiens9.1 Construction de la loi normale
  • 9.2 Inférence sur une moyenne : variance connue
  • 9.3 Inférence sur une variance
  • 9.4 Inférence sur une moyenne : variance inconnue
  • 9.5 Inférence sur deux moyennes dâ€?échantillons indépendants
  • 9.6 Inférence sur des variances dâ€?échantillons indépendants
  • Annexe A. Compléments techniques
  • A.1 Les fonctions exponentielle et logarithme
  • A.2 Maximisation dâ€?une vraisemblance binomiale
  • A.3 La loi Beta-binomiale
  • A.4 Formules exactes du facteur de Bayes.
  • A.5 Maximisation dâ€?une vraisemblance gaussienneA.6 Lois a posteriori sur les paramÃ?tres dâ€?une loi normale
  • Bibliographie
  • Index.

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