Partis et systèmes de partis - EUB

Partis et systèmes de partis

Un cadre d’analyse
First Edition

Translated by Paul-Louis van Berg

Le livre de Giovanni Sartori sur les partis politiques et les systèmes de partis est aujourd’hui l’un des plus grands classiques de la littérature politologique. Sa traduction en français comble une énorme lacune. Read More

Dans cet ouvrage fondé sur une méthodologie rigoureuse et un matériau empirique d’une exceptionnelle richesse, Giovanni Sartori analyse l’histoire des partis, leurs définitions possibles et, surtout, les relations qu’ils nouent entre eux pour former un système de partis.

Publié une première fois en 1976, ce chef-d’œuvre dans l’étude des partis reste une, sinon la référence incontournable sur la question.


Paperback - In French 12.00 €
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Specifications


Publisher
Éditions de l'Université de Bruxelles
Author
Giovanni Sartori,
Introduction by
Peter Mair,
Translated by
Paul-Louis van Berg,
Collection
UBlire | n° 10
ISSN
20321287
Language
English
Publisher Category
Publishers own classification > Political Science
BISAC Subject Heading
POL015000 POLITICAL SCIENCE / Political Process / Political Parties
Onix Audience Codes
06 Professional and scholarly
CLIL (Version 2013-2019)
3283 SCIENCES POLITIQUES
Subject Scheme Identifier Code
Thema subject category: Political parties and party platforms

Livre broché


Publication Date
20 August 2020
ISBN-13
978-2-8004-1671-7
Product Content
Text (eye-readable)
Extent
Main content page count : 500
Code
1671
Dimensions
16 x 24 x 2.8 cm
Weight
790 grams
ONIX XML
Version 2.1, Version 3

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Contents


I PROBABILITÉS

1 Mesures de probabilité
1.1 Expérience aléatoire, univers et événements
1.2 Tribus (sigma-algèbres)
1.3 Mesures de probabilité
1.4 Analyse combinatoire : méthodes de dénombrement
1.5 Probabilités conditionnelles et indépendance
1.6 Exercices

2 Variables aléatoires
2.1 Définition et exemples
2.2 Loi ou distribution de probabilité
2.3 Opérations sur les variables aléatoires, égalité presque sûre, égalité en distribution
2.4 Espérance mathématique
2.5 Variance et inégalité de Tchebychev
2.6 Quelques distributions discrètes classiques
2.7 Quelques distributions continues classiques
2.8 Moments et fonction génératrice des moments
2.9 Exercices

3 Vecteurs aléatoires
3.1 Définition, distribution jointe et fonction de répartition
3.2 Distribution jointe et distributions marginales
3.3 Distributions conditionnelles
3.4 Indépendance
3.5 Covariance, corrélation et matrice de variance-covariance
3.6 Courbes de régression (contexte bivarié)
3.7 Lois normales bivariées
3.8 Distributions k-variées
3.9 Exercices

4 Convergences stochastiques et théorèmes limites
4.1 Convergences stochastiques d'une suite de variables aléatoires
4.2 La loi des grands nombres
4.3 Le théorème central-limite
4.4 Exercices

II INFÉRENCE STATISTIQUE

5 Population, échantillon et vraisemblance
5.1 Observation, population et échantillon
5.2 Vraisemblance
5.3 Fonction de répartition, moments et quantiles
5.4 Exercices

6 Statistiques et lois échantillonnées
6.1 Définitions
6.2 Lois échantillonnées exactes
6.3 Lois échantillonnées asymptotiques (approchées)
6.4 Exercices

7 Estimation ponctuelle
7.1 Introduction
7.2 Propriétés d'un estimateur
7.3 Méthodes d'estimation
7.4 Exercices

8 Estimation par intervalle (de confiance)
8.1 Introduction et définition
8.2 Fonctions pivotales
8.3 Méthode générale de construction
8.4 Caractéristiques d’un intervalle de confiance
8.5 « Combien d’observations faut-il pour que... ? »
8.6 Exercices

9 Tests d’hypothèses
9.1 Procédure de test
9.2 Un exemple
9.3 Démarche générale d’un test statistique
9.4 Exercices

10 Inférence sur les moyennes et les variances
10.1 Inférence sur une moyenne et sur une variance
10.2 Comparaison de deux moyennes
10.3 Comparaison de deux variances
10.4 Exercices

11 Inférence sur les probabilités
11.1 Inférence sur une probabilité (proportion)
11.2 Comparaison de deux probabilités (proportions)
11.3 Les tests chi-carré (chi-deux)
11.4 Exercices

12 Analyse de la variance à un facteur
12.1 Définitions et exemple
12.2 Estimation des paramètres du modèle
12.3 Test de l’hypothèse d’absence d’effet-traitement
12.4 Exercices

13 Analyse de la variance à deux facteurs
13.1 Définitions et exemple
13.2 Décomposition de la somme des carrés totale
13.3 Tests d’hypothèses
13.4 Comparaisons multiples : la méthode de scheffé
13.5 Exercices

14 Modèles de régression linéaire
14.1 Introduction
14.2 Régression linéaire simple
14.3 Régression linéaire multiple : le modèle linéaire général
14.4 Exercices

ANNEXES

A.1 Compléments sur la théorie des tests d’hypothèses
A1.1 Terminologie et concepts de base
A1.2 Le lemme fondamental de Neyman-Pearson
A1.3 Tests unilatéraux à puissance uniformément maximale
A1.4 Tests bilatéraux
A1.5 Tests du rapport de vraisemblance, de Wald et du score
A1.6 Tests et intervalles de confiance
A1.7 Exercices

A.2 Introduction à la théorie de la décision statistique
A2.1 Caractérisation d’un problème d’inférence statistique
A2.2 Comparaison des règles de décision basée sur le risque
A2.3 Exercices

BIBLIOGRAPHIE

INDEX