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Statistique explicative appliquée

Analyse discriminante, modèle logistique, segmentation par arbre


Auteurs : CONFAIS Josiane

CONFAIS Josiane

Titulaire d’un DEA en statistique
Diplômée de l’ISUP

Fonction :
Ingénieur d’études (Paris VI)

Domaines de publication:
Statistique appliquée

Auteur de 15 communications scientifiques en français et 1 en anglais, J. Confais a publié :
En français :
- Méthodes de classification (avec illustrations SPAD et SAS) (CISIA/CERESTA, 2000).

, NAKACHE Jean-Pierre

NAKACHE Jean-Pierre

Titulaire d’un DEA de Statistique mathématique (Paris VI) et d’un doctorat en Sciences mathématiques (Paris VI)

Fonction :
Ingénieur de recherche CNRS/INSERM U88

Domaines de publication :
Statistique appliquée

Auteur d’une quarantaine de communications scientifiques dont environ 30 en anglais, J.-P. Nakache a publié et participé à la rédaction de 4 ouvrages :
En français :
- 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) (CISIA-CERESTA, 2000)

Informations complémentaires :
Ingénieur d’études à l’Institut national d’études démographiques (1966-1968)
Membre titulaire de l’International Statistical Institute depuis 1986


ISBN : 9782710808350
broché      16 x 24 cm      296 pages
Date de publication : Mai 2003



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.


Table des matières :


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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