Probability and Statistics for Science and Engineering with Examples in R (Second Edition)
📘 About This Book
Probability and Statistics for Science and Engineering with Examples in R enseigne aux étudiants comment utiliser le logiciel R pour obtenir des statistiques descriptives, calculer des probabilités et des quantiles, trouver des intervalles de confiance et effectuer des tests statistiques. Le premier chapitre introduit les méthodes de description statistique. Au cours des huit chapitres suivants, les étudiants se familiariseront avec la probabilité, les distributions discrètes et continues, les variables aléatoires multiples, l'estimation ponctuelle et les tests, ainsi que l'inférence.
📖 Résumé
Probability and Statistics for Science and Engineering with Examples in R, écrit par Hongshik Ahn et publié dans sa deuxième édition en 2018, sert de guide complet et pratique pour les étudiants naviguant dans les exigences quantitatives des disciplines scientifiques et techniques. Ancré dans des années d'expérience rigoureuse en classe et largement testé auprès des étudiants, le manuel fait le lien entre les concepts statistiques théoriques et leurs applications informatiques modernes. Plutôt que de traiter la statistique comme un exercice mathématique purement abstrait, l'ouvrage intègre le langage de programmation R tout au long de ses chapitres, permettant aux apprenants d'exploiter les outils logiciels pour l'analyse de données réelles. Le parcours structurel du livre commence par un chapitre d'introduction axé sur les méthodes fondamentales de description des données et de résumé statistique. À partir de là, le texte s'étend systématiquement sur huit chapitres subséquents pour couvrir les piliers fondamentaux de la probabilité et de l'inférence statistique.
🎯 Leçons clés
⚖️ Pour et contre
✅ Avantages
Intègre des exemples pratiques du logiciel R directement dans le processus d'apprentissage
Largement testé en classe sur la base d'années d'expérience pédagogique réelle
Comprend des tables complètes pour aider les étudiants à choisir les tests statistiques corrects
Couvre une progression logique allant de la description de base à l'inférence multi-échantillons avancée
⚠️ Inconvénients
Peut nécessiter une familiarité de base préalable avec les concepts de programmation pour un rythme optimal
Se concentre strictement sur R, ce qui pourrait ne pas convenir à ceux qui recherchent des outils logiciels alternatifs
❓ Questions fréquentes
Qui est l'auteur du livre ? +
Le livre a été écrit par Hongshik Ahn.
Quand la deuxième édition a-t-elle été publiée ? +
La deuxième édition a été publiée en 2018.
Quel langage de programmation est présenté dans le livre ? +
Le livre présente des exemples et des applications utilisant le langage de programmation R.
Quels sujets sont abordés dans le premier chapitre ? +
Le premier chapitre introduit les méthodes de description statistique.
Comment le livre aide-t-il les étudiants à choisir des tests statistiques ? +
Il propose une table de référence complète pour chaque type de test afin de guider le choix de l'étudiant.
