Règles de classement et taux d'erreur en analyse discriminante - Glèlè Kakaï, Romain Lucas
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Ce livre expose de manière simple et illustrée les principes d'établissement des règles de classement linéaire, quadratique et logistique en analyse discriminante ainsi que les procédures d'application dans les logiciels statistiques Minitab et SAS. Les taux d'erreur théoriques associés à ces règles et leurs estimateurs ont été aussi présentés. Par ailleurs, la performance empirique des trois règles de classement et des estimateurs des taux d'erreur a été évaluée dans différentes situations définies par la distribution des populations, leur taux de recouvrement, le nombre de variables, la…mehr

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Produktbeschreibung
Ce livre expose de manière simple et illustrée les principes d'établissement des règles de classement linéaire, quadratique et logistique en analyse discriminante ainsi que les procédures d'application dans les logiciels statistiques Minitab et SAS. Les taux d'erreur théoriques associés à ces règles et leurs estimateurs ont été aussi présentés. Par ailleurs, la performance empirique des trois règles de classement et des estimateurs des taux d'erreur a été évaluée dans différentes situations définies par la distribution des populations, leur taux de recouvrement, le nombre de variables, la taille des échantillons et le degré d'hétéroscédasticité des populations. L'effet du nombre de groupes sur la performance des règles et des estimateurs a été aussi examiné.
Autorenporträt
Romain Lucas Glèlè Kakaï, Docteur en Biométrie etenseignant-Chercheur à l'Université d'Abomey-Calavi (Bénin) estauteur de plusieurs ouvrages et publications en biométrie. Il estlauréat du prix "Biométrie 88" en Belgique en 2002 et du prix"Jan Tinbergen" en 2007 décerné par l'Institut International destatistique (IIS)