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Les ouvrages incontournables!

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Message par joyeux_lapin13 le Lun 16 Avr 2012 - 8:21

Bonjour,

je créé ce topic afin de rassembler l'ensemble des bouquins de math, stat, SAS, R, ect ect ect que vous recommandez.

Probabilité, Analyse de données et Statistique de Saporta: je pense pas qu'il soit nécessaire de présenter cet ouvrage, il s'agit simplement de la bible des stats et des probas (j'omet volontairement le domaine de la théorie de la mesure car il ne s'y attarde que par séquence dans les 70 premières pages) et permet de conserver des bases précieuses dans ces domaines là. Après on peut lui reprocher de ne pas s'attarder assez sur des outils comme les SVM, mais bon, il parcours les principaux algorithmes d'analyse (bon j'avoue que la partie sur les statistiques exploratoires est légèrement pompeuse quoi qu'extrêmement intéressante...) d'un point de vue théorique. A lire et relire en boucle (surtout que l'intro du bouquin est assez sexy)!

The Elements of Statistical Learning de Hastie, Tibshirani et Friedman: tout en anglais, je précise... si le bouquin ci-dessus est la bible Fr alors je pense que celui-ci en est sa version Eng! En ce qui me concerne, je le vois comme un parfait complément de l'oeuvre de Saporta puisqu'il permet de couvrir plusieurs outils (justement comme les SVM) volontairement mis de coté plus ou moins. Il est bien illustré avec ses graphes en couleur et le niveau d'anglais requis pour le lire est assez intermédiaire. Après j'enfonce des portes ouvertes, il suffit de voir les 3 auteurs-stars de cet ouvrage pour comprendre à quel point il s'agit d'un bouquin référence qui doit figurer sur toutes les étagères du simple au parfait statisticien.

Comprendre et utiliser les statistiques dans les les sciences de la vie de Falissard: un livre que je recommande très très très fortement aux étudiants en statistique qui ont fini leur M2 ou leur licence pro et vont débuter leur stage! Le livre est très littéraire et basé sur les biostatistiques (plusieurs exemples de traitement sur des données provenant de l'épidémiologie), il est accompagné de nombreux graphes qui permettent de comprendre trivialement le principe de tout ce qui est régression, ACP, clustering, ect. Excellent lien entre la théorie des universités et la pratique du monde professionnel.

Multivariate data reduction and discrimination with SAS software de Khattree et Naik: il s'agit de bouquin lié à SAS. Les auteurs présentent les différentes méthodos exploratoires et discriminantes sous SAS et prennent le temps de présenter la théorique qui se cachent derrière au travers de petit exemple ET surtout du déroulé des calculs (très précieux surtout qu'on se rend vite compte qu'on trouve facilement la théorie sur internet mais l'aspect pratique est cruellement absent quand on veut reprendre les calculs à la main!). Ouvrage tout en anglais mais agréable à lire.



N'hésitez pas à proposer vos bouquins, de préférence des ouvrages que vous avez en bibliothèque afin de pouvoir donner votre avis personnel si on vous questionne dessus.


Dernière édition par joyeux_lapin13 le Mar 5 Mar 2013 - 6:25, édité 2 fois
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Message par joyeux_lapin13 le Lun 16 Avr 2012 - 8:31

Ayana:

Bonjour,

En ce qui concerne les biostatistiques, le bouquin de Bruno Scherrer en 2 volumes appelé simplement "Biostatistique" est très bien. Il fait le tour des principales méthodes stats avec pas mal d'exemples.
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Message par mar1ne le Jeu 19 Avr 2012 - 12:15

Le livre de Jean Bouyer, Méthodes statistiques : médecine - biologie est un très bon ouvrage. Ma bible Very Happy

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Message par joyeux_lapin13 le Mar 5 Mar 2013 - 6:13

4 autres ouvrages que je suis en train de finir et qui sont de véritables mines d'informations et d'idées:

- SAS l'essentiel d'O. Decourt: qu'on soit débutant ou expérimenté on y trouve de nombreuses syntaxes encore inconnus avant de lire ce bouquin (et pourtant j'ai roulé ma bosse en SAS...), après c'est sur qu'il est plus réservé à la première catégorie d'individus mais au vue du prix ça vaut vraiment le coup de l'avoir sous la main et de regarder plus en détail certains chapitres.

- Reporting avec SAS d'O. Decourt: bouquin qui présente tout ce qui est templating et reporting, excellemment précieux quand on travaille avec SAS et qu'on fait énormément d'automatisation d'analyse statistique. Comme pour le précédent ouvrage, au vue du prix il vaut carrément le coup et s'adresse à des personnes qui ont un niveau intermédiaire en SAS.

- Les techniques de Sondage de P. Ardilly: véritable superstar de l'INSEE, son bouquin est essentiellement littéraire et s'adresse aussi bien à des matheux, qu'à des statisticiens, qu'à des sociologues & co. Il propose synthèses et explications sur les méthodes de tirages d'échantillons sur de grandes bases de données ainsi que l'historique des différentes enquêtes et méthodos associées à l'INSEE. Certes il est cher et le domaine qu'il couvre est très précis, mais à titre culturelle il fait clairement son oeuvre.

- Data mining et statistique décisionnelle: l'intelligence des données de S. Tufféry: ce livre est mon coup de coeur, il permet de faire un excellent bilan de ce qu'on peut faire avec R et SAS (et de temps en temps SPSS) en termes d'analyses statistiques et surtout il donne énormément d'informations sur les conditions d'utilisation des différents outils avec certains exemples (notamment un déroulé complet et précieux d'une analyse et de l'optimisation d'un modèle de régression logistique sur la base de données "Titanic"). A noter qu'il est essentiellement littéraire et syntaxique, peu de maths.
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Message par joyeux_lapin13 le Lun 14 Oct 2013 - 5:40

- Statistique, dictionnaire encyclopédique de Y. Dodge: Impatient de l'avoir entre mes mains, j'avoue avoir été un peu déçu au début étant donné qu'il omet un nombre assez important de choses (par exemple: peu de tests statistiques décrit, data mining aux abonnés absents). Néanmoins, avec le recul, il permet d'avoir un document standardisé du vocabulaire statistiques ainsi qu'un bon balayage sur pas mal d'outils/méthodos qu'on pourrait être amené à utiliser un de ces 4 et qu'on ne connait que de nom. De plus chaque termes se déclinent par une partie historique agréable à lire, théorie et exemple bien pratique. Pas le bouquin que je recommanderai en priorité mais vue son faible prix (entre 25 et 30 euros) ça vaut le coup de se forcer à le prendre.


Par contre, je recherche un bon bouquin en économétrie, pas forcément super poussé d'un point de vue théorie mais qui permet d'avoir un bon retour sur ce qui se fait dans ce domaine et sur la méthodologie déployé en fonction des différents types de données.
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Message par joyeux_lapin13 le Mer 24 Fév 2016 - 9:05

- Analyses factorielles simples et multiples de J. Pagès et B. Escofier: L'ouvrage le plus bourrin que j'ai eu la chance de lire jusqu'à maintenant. ACP, AFC, ACM, AFM (Analyse Factorielle Multiple) et CAH y sont totalement présentées, cet ouvrage contient la théorie et un déroulé très complet sur l'utilisation de ces méthodes. Véritablement l'ouvrage de référence sur les outils d'analyse exploratoire multivariée, il n'y manque plus qu'un ajout du même acabit dans les futures éditions sur les MDS (Multi-Dimensional Scale) et il sera parfait!

- Histoire et préhistoire de l'analyse des données de J.-P. Benzécri: Pour la petite histoire, Mr Benzécri est le père-fondateur de l'Analyse Factorielle des Correspondances. Son ouvrage présente en première partie une synthèse sur l'histoire des statistiques du début de notre civilisation à 1982 ainsi que l'aspect philosophique de ces disciplines que sont la Probabilité et la Statistique. La seconde partie de son livre est dédiée à l'AFC et l'ACM, de manière plus littéraire que matheuse, régulièrement argumenté par des figures précieuses pour la compréhension. Un livre rare à trouver (celui que j'ai pu trouvé est dans un sale état il faut le reconnaître) et reste un classique à avoir sur son étagère.

- The Top Ten Algorithms in Data Mining de X. Wu et V. Kumar: Je ne vais pas spoiler le bouquin alors je ne parlerais pas du top10 qui y est décliné... ce livre permet de mettre en évidence 10 algorithmes de type probabiliste ou appartenant à la branche Data Mining. Chaque algorithme est précisément présenté d'un point de vue théorique avec exemples, exercices et références associés. Une véritable mine d'or pour les curieux surtout que parmi les 10, certains sont assez inattendus et peu répandus dans la littérature, couvrant notamment des domaines d'applications assez rares.
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