Les concepts et les fondements des méthodes exploratoires de base de la statistique (analyses factorielles, classification) tenant compte des travaux les plus récents. Les auteurs insistent sur la place centrale, dans la démarche "fouille de données", des visualisations fondées sur des principes géométriques et algébriques simples, sous le contrôle de méthodes inférentielles robustes. ©Electre 2025
Statistique exploratoire multidimensionnelle
Visualisation et inférence en fouilles de données
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. Il 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.
Paru le : 06/07/2006
Thématique : Mathématiques 1er Cycle
Auteur(s) : Auteur : Ludovic Lebart Auteur : Marie Piron Auteur : Alain Morineau
Éditeur(s) :
Dunod
Collection(s) : Sciences sup
Série(s) : Non précisé.
ISBN : Non précisé.
EAN13 : 9782100496167
Reliure : Broché
Pages : XVI-464
Hauteur: 24.0 cm / Largeur 17.0 cm
Épaisseur: 2.7 cm
Poids: 762 g
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