L'énergie en 2050 : Nouveaux défis et faux espoirs

Pénurie, réchauffement climatique, niveau de vie, développement...Ces notions percutent aujourd'hui les modes historiques de production et de consommation de l'énergie. À l'avant-garde de cette révolution se posent des questions technologiques de premier plan, telles que la science n'a pu encore y apporter des réponses : le problème du réchauffement climatique, les questions de niveau de vie ensuite, de développement, et pour finir, de modèle de société... L'énergie en 2050 s'emploie à traiter ces questions avec calme et rigueur. Sont abordées ainsi : - les différentes énergies et modes de production industrielle : origine physique de chaque énergie, qu'elle soit renouvelable ou non, quels sont les problèmes liés à chaque type de production industrielle ? - les relations entre énergie et société : notion de développement durable, de réchauffement climatique, quels sont les risques que nous encourons ? L'ouvrage se termine sur les besoins en énergie en 2050 et décrit l'évolution des politiques énergétiques dans le monde. Cet ouvrage rigoureux apporte des réponses scientifiques à des questions qui concernent tous les citoyens.

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 régressions simple et multiple par moindres carrés. Les fondamentaux de la méthode, tant au niveau des choix opérés que des hypothèses et leur utilité, sont expliqués. La deuxième partie est consacrée à l'inférence et présente les outils permettant de vérifier les hypothèses mises en oeuvre. Les techniques d'analyse de la variance et de la covariance sont également présentées dans cette partie. Le cas de la grande dimension est ensuite abordé dans la troisième partie. Différentes méthodes de réduction de la dimension telles que la sélection de variables, les régressions sous contraintes (lasso, elasticnet ou ridge) et sur composantes (PLS ou PCR) sont notamment proposées. Un dernier chapitre propose des algorithmes (basé sur l'apprentissage/validation ou la validation croisée) qui permettent de comparer toutes ces méthodes. La quatrième partie se concentre sur les modèles linéaires généralisés et plus particulièrement sur les régressions logistique et de Poisson avec ou sans technique de régularisation. Une section particulière est consacrée au scoring en régression logistique. Enfin, la dernière partie présente l'approche non paramétrique à travers les splines, les estimateurs à noyau et des plus proches voisins.

La présentation témoigne d'un réel souci pédagogique des auteurs qui bénéficient d'une expérience d'enseignement auprès de publics très variés. Les résultats exposés sont replacés dans la perspective de leur utilité pratique grâce à l'analyse d'exemples concrets. Les commandes permettant le traitement des exemples sous R figurent dans le corps du texte. Enfin, chaque chapitre est complété par une suite d'exercices corrigés. Les codes, les données et les corrections des exercices se trouvent sur le site https://regression-avec-r.github.io/

Cet ouvrage s'adresse principalement à des étudiants de Master et d'écoles d'ingénieurs ainsi qu'aux chercheurs travaillant dans les divers domaines des sciences appliquées.

Energy shortage, global warming, state of life, development ... these concepts influence how we perceive the methods of production and energy consumption in the past. On the verge of a new revolution, new pressing technological questions are surfacing - ones which science has not yet been able to answer: the problems of global warming, challenges of life thereafter, of further development and how society should be organized