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The R Software
The contents of The R Software are presented so as to be both comprehensive and easy for the reader to use. Besides its application as a self-learning text, this book can support lectures on R at any level from beginner to advanced. This book can serve as a textbook on R for beginners as well as more advanced users, working on Windows, MacOs or Linux OSes. The first part of the book deals with the heart of the R language and its fundamental concepts, including data organization, import and export, various manipulations, documentation, plots, programming and maintenance. The last chapter in this part deals with oriented object programming as well as interfacing R with C/C++ or Fortran, and co...
Lockdown Cultures
Lockdown Cultures is both a cultural response to our extraordinary times and a manifesto for the arts and humanities and their role in our post-pandemic society. This book offers a unique response to the question of how the humanities commented on and were impacted by one of the dominant crises of our times: the Covid-19 pandemic. While the role of engineers, epidemiologists and, of course, medics is assumed, Lockdown Cultures illustrates some of the ways in which the humanities understood and analysed 2020–21, the year of lockdown and plague. Though the impulse behind the book was topical, underpinning the richly varied and individual essays is a lasting concern with the value of the huma...
Nonparametric Statistics
Highlighting the latest advances in nonparametric and semiparametric statistics, this book gathers selected peer-reviewed contributions presented at the 4th Conference of the International Society for Nonparametric Statistics (ISNPS), held in Salerno, Italy, on June 11-15, 2018. It covers theory, methodology, applications and computational aspects, addressing topics such as nonparametric curve estimation, regression smoothing, models for time series and more generally dependent data, varying coefficient models, symmetry testing, robust estimation, and rank-based methods for factorial design. It also discusses nonparametric and permutation solutions for several different types of data, includ...
Mathematical Foundations of Data Science Using R
The aim of the book is to help students become data scientists. Since this requires a series of courses over a considerable period of time, the book intends to accompany students from the beginning to an advanced understanding of the knowledge and skills that define a modern data scientist. The book presents a comprehensive overview of the mathematical foundations of the programming language R and of its applications to data science.
Mathematical Reviews
None
Multivariate Statistical Analysis in the Real and Complex Domains
This book explores topics in multivariate statistical analysis, relevant in the real and complex domains. It utilizes simplified and unified notations to render the complex subject matter both accessible and enjoyable, drawing from clear exposition and numerous illustrative examples. The book features an in-depth treatment of theory with a fair balance of applied coverage, and a classroom lecture style so that the learning process feels organic. It also contains original results, with the goal of driving research conversations forward. This will be particularly useful for researchers working in machine learning, biomedical signal processing, and other fields that increasingly rely on complex random variables to model complex-valued data. It can also be used in advanced courses on multivariate analysis. Numerous exercises are included throughout.
Statistiques appliquées avec introduction au logiciel R
Dans cet ouvrage inspiré de son expérience d’enseignant, l’auteur présente, pour un public non spécialiste des mathématiques, les bases des statistiques appliquées modernes ainsi que leur implémentation dans le logiciel libre R. L’ouvrage aborde ainsi l’aspect descriptif des statistiques (représentations graphiques, moyenne, écarts-types empiriques, etc.) puis les intervalles de confiance, les tests d’hypothèses paramétriques et non-paramétriques, les régressions linéaires et les tests ANOVA, qui constituent les outils indispensables de l’analyse de données expérimentales. Illustré d’exemples types et de nombreux exercices intégralement corrigés, il permet un...
Analyse statistique des risques agro-environnementaux
Cet ouvrage constitue un manuel pratique qui s'adresse aux ingénieurs, scientifiques et étudiants travaillant sur les risques agro-environnementaux. Il constitue une bonne introduction aux principaux types de modèle et aux principales méthodes statistiques utiles pour l’analyse de ces risques. L’utilisation de chaque méthode est illustrée par une ou plusieurs applications traitant de problèmes concrets (pollution de l’eau par les nitrates, invasion par des espèces nuisibles, flux de gènes d’une culture OGM vers une culture non OGM etc.). Les programmes informatiques utilisés pour développer les modèles et appliquer les méthodes statistiques sont présentés et commentés en détail. Ils ont tous été réalisés avec des logiciels libres facilement téléchargeables (type R).
Statistique
Cet ouvrage expose les fondements théoriques des méthodes classiques de la statistique (estimation et tests) ainsi que des approches introduites plus récemment. Les premiers chapitres sont consacrés aux notions de la théorie des probabilités, nécessaires à la statistique. Puis sont développés les tests et méthodes d estimation dans les situations paramétriques et non paramétriques. Enfin sont traités les modèles de base de la régression. Tout au long des chapitres, des exemples et exercices concrets sont proposés. La présentation témoigne d un réel souci pédagogique de l auteur qui bénéficie d une vaste expérience d enseignement auprès de publics très variés. Les résultats exposés sont, autant que possible, replacés dans la perspective de leur utilité pratique. Le niveau mathématique requis, le rend accessible aux étudiants de premier cycle universitaire et aux chercheurs dans les divers domaines des sciences appliquées. Il sera donc utile aux étudiants devant aborder les aspects théoriques de la statistique ou aux utilisateurs, pour les assurer du choix judicieux des méthodes qu ils emploient.
