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Statistique explicative appliquée : analyse discriminante, modèle logistique, segmentation par arbre

Auteur : Jean-Pierre Nakache

Auteur : Josiane Confais

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Résumé

3 méthodes de classement 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. Insiste particulièrement sur les illustrations de ces 3 méthodes, réalisées avec les logiciels SAS et SPAD, et sur l'interprétation des résultats. ©Electre 2024

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.

Fiche Technique

Paru le : 28/05/2003

Thématique : Mathématiques Appliquées

Auteur(s) : Auteur : Jean-Pierre Nakache Auteur : Josiane Confais

Éditeur(s) : Technip

Collection(s) : Non précisé.

Série(s) : Non précisé.

ISBN : Non précisé.

EAN13 : 9782710808350

Reliure : Broché

Pages : XII-278

Hauteur: 24.0 cm / Largeur 16.0 cm


Poids: 1000 g