Après un doctorat en statistique obtenu à l’Université de Berkely (Californie), Nicolas W. Hengartner a rejoint le Département de statistique de l'Université de Yale en tant que professeur adjoint, puis promu professeur associé en 1999. En 2002, il a rejoint le groupe de science statistique du laboratoire national de Los Alamos. Il est actif dans les activités de sensibilisation académique et, en 2004, a été nommé professeur auxiliaire au Département de statistique de l'Université Simon Fraser, Burnaby , au Canada. Ses recherches portent sur l'application transdisciplinaire des statistiques, de la modélisation stochastique et des sciences de l'information à la physique, à l'épidémiologie et aux simulations sociotechniques à grande échelle.
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Cet ouvrage expose de manière détaillée et exemples à l’appui, différentes façons de répondre à un des problèmes statistiques les plus courants : la régression. Cette nouvelle édition se décompose en 4 parties. La première donne les grands principes des régressions...
Editeur : EDP Sciences
Parution : 2025-05-15
Collection : Pratique R
Format(s) : PDF sans DRM
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Cet ouvrage expose de manière détaillée, exemples à l’appui, différentes façons de répondre à un des problèmes statistiques les plus courants : la régression. Cette nouvelle édition se décompose en cinq parties. La première donne les grands principes des régressions...
Editeur : EDP Sciences
Parution : 2023-05-11
Collection : Pratique R
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Cet ouvrage expose, de manière détaillée avec exemples à l’appui, différentes façons de répondre à un des problèmes statistiques les plus courants : la régression. Cette nouvelle édition se décompose en cinq parties. La première donne les grands principes des...
Editeur : EDP Sciences
Parution : 2019-11-07
Collection : Pratique R
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