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Statistique explicative appliquée

Analyse discriminante, modèle logistique, segmentation par arbre


Authors : CONFAIS Josiane

CONFAIS Josiane

Master Degree in Statistics
Graduate Engineer from ISUP

Position:
Engineer (Paris VI)

Fields of publications:
Statistics

Author of 15 scientific communications in French and 1 in English, J. Confais published:
In French:
- Méthodes de classification (avec illustrations SPAD et SAS) (CISIA/CERESTA, 2000).

, NAKACHE Jean-Pierre

NAKACHE Jean-Pierre

Master degree in Mathematical Statistics (Paris VI)
Ph.D. in Mathematics (Paris VI)

Position:
Research Engineer CNRS/INSERM U88

Fiels of publication:
Applied Statistics

Author of about 40 scientific publications (30 in English), J.-P. Nakache co-authored the following titles:
In French:
- Exercices commentés de mathématiques pour l’analyse statistique des données (Dunod, 1981)
- Analyse discriminante sur variables qualitatives (Polytechnica, 1994)
- Le modèle Log-linéaire et ses applications (CISIA-CERESTA, 1996)
- Méthodes de classification (avec illustrations SPAD et SAS)


ISBN : 9782710808350
trade paperback      16 x 24 cm      296 pages
Publication date : May 2003

Around the book


Ce guide pratique présente trois méthodes de classement couramment utilisées et implantées dans plusieurs logiciels statistiques : l’analyse discriminante linéaire et quadratique, le modèle logistique binaire et multinomial, la segmentation par arbre de régression et de discrimination. L’ouvrage insiste particulièrement sur les illustrations de ces trois méthodes, réalisées avec les logiciels SAS et SPAD, et sur l’interprétation des résultats. Ce livre s’adresse aux praticiens de l’analyse de données multidimensionnelles intéressés par les méthodes explicatives et exerçant dans de nombreux domaines : médecine, sociologie, économie, marketing, psychologie, météorologie, etc. Il intéressera également les enseignants, les chercheurs, les ingénieurs et les étudiants, et constituera un support de cours dans les grandes écoles et les universités.


Contents :


Partie I. Analyse discriminante. 1. Analyse discriminante sur variables quantitatives. 2. Analyse discriminante sur variables qualitatives dérivée de l’analyse factorielle. 3. Analyse discriminante barycentrique. Annexes. Partie II. Modèle logistique. 4. Modèle logistique binaire. 5. Modèle logistique polytomique. 6. Utilisation du modèle logistique dans l’analyse de données de survie groupées avec covariables dépendant du temps. Annexes. Partie III. Segmentation par arbre. 7. Lecture d’un arbre. 8. Méthode de segmentation CART. 9. Arbre binaire de régression. 10. Extension de la segmentation CART à l’analyse de données de survie. Annexes. Références bibliographiques. Index

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