La théorie des probabilités concerne la modélisation du hasard et le calcul des probabilités, son évaluation. La statistique fournit des outils pour la caractérisation du hasard à partir de son observation et constitue un outil incontournable d'aide à la décision. Ce livre présente la théorie des probabilités et de la statistique généralement enseignée aux ingénieurs. Tout en consacrant plus d'espace aux probabilités, il contient tous les sujets essentiels de la statistique. Il comporte trois parties : la première est une introduction à la théorie des probabilités, la deuxième partie est consacrée à l'étude des processus de Markov à temps discret et continu et aux systèmes de files d'attente, la troisième partie aborde des sujets d'usage courant de la statistique inférentielle : l'estimation, la théorie des tests et la régression linéaire. L'accent est mis sur les applications des résultats théoriques. Des exercices corrigés extraits de divers champs d'application et des programmes de simulation accompagnent chaque chapitre de l'ouvrage. Les algorithmes de simulation sont traduits en langage MATLAB en vertu de la simplicité de la syntaxe de ce dernier et de son accessibilité à bon nombre de scientifiques. Les fonctions prédéfinies dans les boîtes à outils accompagnant le logiciel MATLAB ne sont pas systématiquement utilisées afin de permettre au lecteur de traduire les programmes proposés dans n'importe quel autre langage. Ce manuel s'adresse principalement aux étudiants en génie et en sciences appliquées. Il intéresse également les enseignants, les chercheurs, les ingénieurs (génie logiciel, télécommunication, maintenance, finance) et constitue un support de cours dans les écoles d'ingénieurs et les universités.

Includes Part 1, Number 1: Books and Pamphlets, Including Serials and Contributions to Periodicals (January - June)

Cet ouvrage de synthèse sur les fondements théoriques et épistémologiques de la science de l’information répond à trois questions : – existe-t-il une science de l’information à part entière ? – comment se définit l’information, objet de cette science ? – y a-t-il une spécificité française de la science de l’information ? Ce livre compare les chemins parcourus par la science de l’information en France et dans le reste du monde. Il contextualise cette évolution à l’aune d’une diversité d’inscriptions disciplinaires. L’enjeu de la science de l’information est de concilier l’approche réaliste de la connaissance, l’approche individualiste des sciences cognitives et l’approche collectiviste où les domaines sont façonnés et les comportements sont modulés par les environnements, les cultures et les construits sociaux partagés. Cette étude sera utile à tous les chercheurs, étudiants et professionnels désirant approfondir leurs connaissances sur les fondements théoriques de la science de l’information.

A foundational work on historical and social studies of quantification What accounts for the prestige of quantitative methods? The usual answer is that quantification is desirable in social investigation as a result of its successes in science. Trust in Numbers questions whether such success in the study of stars, molecules, or cells should be an attractive model for research on human societies, and examines why the natural sciences are highly quantitative in the first place. Theodore Porter argues that a better understanding of the attractions of quantification in business, government, and social research brings a fresh perspective to its role in psychology, physics, and medicine. Quantitative rigor is not inherent in science but arises from political and social pressures, and objectivity derives its impetus from cultural contexts. In a new preface, the author sheds light on the current infatuation with quantitative methods, particularly at the intersection of science and bureaucracy.