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Modèles à variables latentes et modèles de mélange


Auteurs : DROESBEKE Jean-Jacques

DROESBEKE Jean-Jacques

Jean-Jacques Droesbeke est professeur à l’Université Libre de Bruxelles. Membre actif de la Société Française de Statistique, il participe à divers organes de gestion (revues, groupes spécialisés, Journées de Statistique…).

, SAPORTA Gilbert

SAPORTA Gilbert

Ingénieur ECP, Docteur ès Sciences

Professeur émérite de statistique appliquée au Conservatoire National des Arts et Métiers

Domaine de recherches : analyse des données

Auteur de plus de 100 articles et  communications, G. Saporta a publié et participé à la rédaction de 15 ouvrages :
- Probabilités, analyse des données et statistiques (Ed. Technip)
- Plans d’expériences. Applications à l’entreprise (Ed. Technip)
- Méthodes bayesiennes en statistique (Ed. Technip)
- Modèles statistiques pour données qualitatives (Ed. Technip)
- Analyse statistique des données spatiales  (Ed. Technip)
- Analyse statistique des données longitudinales  (Ed. Technip)
- Approches non paramétriques en régression  (Ed. Technip)
- Modèles à variables latentes et modèles de mélange  (Ed. Technip)
- Approches statistiques du risque  (Ed. Technip)
- Méthodes robustes en statistique  (Ed. Technip)
- The Multiple Facets of Partial Least Squares Methods (Springer)
- Model Choice and Model Aggregation (Ed. Technip)
- L’analyse des données (PUF)
- Multivariate Quality Control (Physica Verlag)
- Apprentissage statistique et données massives (Ed. Technip)


Informations complémentaires :
Président d’honneur de la Société française de statistique
Vice président de l’Institut international de statistique de 2005 à 2007
Président de l’ IASC (International Association for Statistical Computing) de 2005-2007

Page personnelle: http://cedric.cnam.fr/~saporta/

, THOMAS-AGNAN Christine

THOMAS-AGNAN Christine


ISBN : 9782710809593
broché      17 x 24 cm      320 pages
Date de publication : Février 2013



Cet ouvrage est consacré à un domaine de recherche porteur de nombreux développements, tout particulièrement depuis une quinzaine d’années.
L’une des innovations des modèles à variables latentes est de prendre en compte des variables inobservables, causes de phénomènes qui, eux, peuvent s’observer directement.
Cette formalisation permet de fédérer de nombreuses méthodes utilisées dans des domaines très divers de la statistique :
– l’analyse factorielle,
– l’analyse en classes latentes,
– les modèles structurels où des blocs de variables sont expliqués chacun par des variables latentes, elles-mêmes reliées entre elles par un graphe de causalité,
– les modèles de mélange fini de distributions.
Cet ouvrage est le fruit de la collaboration entre spécialistes parmi les plus réputés :
Vincenzo Esposito Vinzi (ESSEC, Cergy-Pontoise), Bernard Garel (Institut national polytechnique, Toulouse), Gérard Govaert (Université de technologie de Compiègne), Emmanuel Jakobowicz (Addinsoft, Paris), Alain Monfort (CNAM, Paris), Roger Pradel (Centre d’écologie fonctionnelle et évolutive, Montpellier) et Jeroen Kornelis Vermunt (Université de Tilburg, Pays-Bas), réunis à l’occasion des 13e Journées d’étude en statistique organisées par la SFdS au Centre international de rencontres mathématiques de Luminy.


Table des matières :


1. De Poisson Lazarsfeld, en passant chez Quetelet, Bertillon, Galton et Pearson. 2. Modèles de mélange et estimation. 3. Modèles de mélange : le nombre de composants. 4. Modèles de mélange et classification. 5. Modèles à variables latentes : introduction et cadre général d’étude. 6. Analyse factorielle, réponse de type item et modèles à classes latentes. 7. Modèles à effets aléatoires. 8. Modèles d’équations structurelles, approches basées sur les composantes. 9. Modèles locaux issus d’un modèle d’équations structurelles. 10. Modèles dynamiques à variables latentes. 11. Modèles espace-état linéaires et discrets. 12. Inférence indirecte. 13. Modèles de mélange en capture-recapture. 14. Variables latentes et analyse de la satisfaction. Bibliographie

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