Statistiques Exploratoire Multidimensionnelle - Visualisations Et Inférences En Fouille De Données - Lebart Ludovic
- Collection: SCIENCES SUP
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Avis sur Statistiques Exploratoire Multidimensionnelle - Visualisations Et Inférences En Fouille De Données Format Broché - Livre Mathématiques
1 avis sur Statistiques Exploratoire Multidimensionnelle - Visualisations Et Inférences En Fouille De Données Format Broché - Livre Mathématiques
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Présentation Statistiques Exploratoire Multidimensionnelle - Visualisations Et Inférences En Fouille De Données Format Broché
- Livre Mathématiques
Résumé :
Cette quatrième édition entièrement refondue et complétée s'adresse aux étudiants, chercheurs, ingénieurs, professeurs de toutes disciplines confrontés dans leurs travaux aux recueils de données multidimensionnelles. Les enquêtes socio-économiques, épidémiologiques et de marketing en sont des exemples courants. Appuyé sur de nombreux exemples, l'ouvrage présente les concepts de base et les fondements des méthodes exploratoires et rend compte des développements récents. II insiste sur la place centrale, dans la démarche " Fouille de données " (ou Data Mining), des visualisations fondées sur des principes géométriques et algébriques simples, sous le contrôle de méthodes inférentielles robustes. Le livre peut être lu à plusieurs niveaux : celui de l'étudiant (Master, écoles d'ingénieur), celui du praticien, celui de l'utilisateur exigeant, enfin celui du chercheur en méthodologie statistique.
Biographie:
Ludovic Lebart est directeur de recherche CNRS à l'École nationale supérieure des télécommunications (ENST). Marie Piron est chargée de recherche à l'Institut de recherche pour le développement (IRD). Alain Morineau ancien directeur du Centre international de statistiques et d'informatique appliquées (CISIA), dirige la revue électronique MODULAD.
Sommaire:
["Analyses en axes principaux : principes de base","Analyse canonique et régression linéaire","Analyse en composantes principales","Analyse des correspondances","Analyse des correspondances multiples","Méthodes de classification","Analyse discriminante, classification supervisée","Analyse de données structurées"]
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