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StarBriefs 2001
This compilation probably looks like one of the craziest things a human being could spend his or her time on. Yet nobody would wonder at someone taking a short walk every day - after twenty five years that person would have covered a surprisingly long distance. This is exactly the story behind this list, which appeared first as a few pages within the directory StarGuides (or whatever name it had at that time) and as a distinct sister publication since 1990. The idea behind this dictionary is to offer astronomers and related space scientists practical assistance in decoding the numerous abbreviations, acronyms, contractions and symbols which they might encounter in all aspects of the vast ran...
StarBriefs Plus
With about 200,000 entries, StarBriefs Plus represents the most comprehensive and accurately validated collection of abbreviations, acronyms, contractions and symbols within astronomy, related space sciences and other related fields. As such, this invaluable reference source (and its companion volume, StarGuides Plus) should be on the reference shelf of every library, organization or individual with any interest in these areas. Besides astronomy and associated space sciences, related fields such as aeronautics, aeronomy, astronautics, atmospheric sciences, chemistry, communications, computer sciences, data processing, education, electronics, engineering, energetics, environment, geodesy, geophysics, information handling, management, mathematics, meteorology, optics, physics, remote sensing, and so on, are also covered when justified. Terms in common use and/or of general interest have also been included where appropriate.
Plans d'expériences
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Analyse statistique des données spatiales
L'analyse statistique des données spatiales et spatio-temporelles constitue un champ de recherches intense en statistique tant sur le plan théorique que sur le plan des applications. Cet ouvrage fait le point sur les développements les plus récents dans ce domaine. Les domaines d'applications de ces modèles vont de la géostatistique à l'épidémiologie en passant par l'environnement, l'écologie, l'économie... Cet ouvrage est le fruit de la collaboration entre des spécialistes parmi les plus réputés : Gérard d'Aubigny (université Pierre Mendès-France, Grenoble), Claude Grasland (université Paris VII), Xavier Guyon (université Paris I), Pierre Legendre (université de Montréal), Jean-Paul Chilès, Christian Lantuejoul et Jacques Rivoirard (Ecole des mines de Paris), réunis à l'occasion des 10es Journées d'étude en statistique, organisées par la SFdS au Centre international de rencontres mathématiques de Luminy.
Méthodes bayésiennes en statistique
Cet ouvrage fait le point sur les méthodes baysiennes et leurs applications, de plus en plus utilisées en fiabilité, économie et médecine, afin de mieux les appréhender, de stimuler leur usage ainsi que la recherche les concernant [...].
Pharmaceutical Experimental Design
This useful reference describes the statistical planning and design of pharmaceutical experiments, covering all stages in the development process-including preformulation, formulation, process study and optimization, scale-up, and robust process and formulation development.Shows how to overcome pharmaceutical, technological, and economic constraints on experiment design!Directly comparing the advantages and disadvantages of specific techniques, Pharmaceutical Experimental Design· offers broad, detailed, up-to-date descriptions of designs and methods not easily accessible in other books· reviews screening designs for qualitative factors at different levels· presents designs for predictive ...
Méthodes robustes en statistique
L’émergence de la statistique robuste moderne ne date que des années 1960 avec les travaux pionniers de Tukey (1960), Huber (1964) et Hampel (1968). Depuis cette période, de nombreux modèles et méthodes ont été réexaminés sous l’angle de la robustesse. La prise en compte de l’impact de valeurs atypiques, ou de toute autre structure minoritaire présente dans les données, est d’autant plus importante à l’heure actuelle que l’on dispose de bases de données de plus en plus grandes dont la fiabilité et la qualité sont relativement inégales. Or, l’estimation des paramètres d’un modèle n’est valable que sous certaines hypothèses, bien souvent passées sous silen...
