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Modèles statistiques pour données qualitatives


Modèles statistiques pour données qualitatives
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…).

, LEJEUNE Michel

LEJEUNE Michel

PhD Statistics

Fonction:
 professeur à l’Université Pierre Mendès France de Grenoble

Domaine de publication:
Statistique

Auteur de 80 communications scientifiques, M. Lejeune a publié et participé à la rédaction de 3 ouvrages :
Traitements des fichiers d’enquêtes : redressements, injections de réponses, fusions, Presses Universitaires de Grenoble, 2001
Statistique : la théorie et ses applications, Springer, Paris, 2004
Modèles statistiques pour données qualitatives, éditeur scientifique (avec G. Saporta et J.-J. Droesbeke), Technip, Paris, 2005

M. Lejeune est membre de l’Institut International de Statistique.

, SAPORTA Gilbert

SAPORTA Gilbert

Ingénieur ECP Docteur ès Sciences

Fonction :
Professeur au Conservatoire National des Arts et Métiers

Domaine de publication :
Statistique

Auteur de plus de 60 communications , G. Saporta a publié et participé à la rédaction de 6 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)
- L’analyse des données (PUF)
- Multivariate Quality Control (Physica Verlag)

Information complémentaire :
Président de l’International Association for Statistical Computing
Vice président de l’Institut international de statistique
Page personnelle: http://cedric.cnam.fr/~saporta/


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ISBN : 9782710808558
broché      16 x 24 cm     
Date de publication : Mai 2005



Cet ouvrage fait le point sur les modèles statistiques développés dans l’analyse des données qualitatives. Dans ce contexte, il s’agit non seulement de décrire des liaisons entre variables qualitatives au moyen de méthodes exploratoires ou de modèles factoriels, mais également des modèles explicatifs ou prédictifs d’une réponse qualitative à l’aide de facteurs qualitatifs ou quantitatifs. Pour cela, on peut recourir à des modèles linéaires généralisés.
Les domaines d’applications de ces modèles vont de l’économétrie à la biométrie et concernent des secteurs très variés comme l’assurance, la finance, la médecine, la biopharmacie, etc.
Cet ouvrage est le fruit de la collaboration entre des spécialistes réputés réunis à l’occasion des 9e Journées d’Étude en Statistique organisées par la SFdS au Centre International de Rencontres Mathématiques de Luminy.


Table des matières :


 1. Quelques aspects historiques du traitement des données qualitatives. 2. Les coefficients d’association et les tests d’indépendance pour des variables qualitatives. 3. Le modèle log-linéaire. 4. Les classes latentes. 5. Modèles linéaires généralisés. 6. Modèles à réponse dichotomique. 7. Comparaison de méthodes de discrimination. 8. Régression logistique robuste. 9. Modèles de comptage et applications en assurance. 10. Mesures répétées. 11. Le modèle à réponse multinomiale, application à la lutte contre le goitre endémique. 12. La régression logistique PLS.

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