Statistique explicative appliquée

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.

Table des matières :

Partie I. Analyse discriminante. 1. Analyse discriminante sur variables quantitatives. 2. Analyse discriminante sur variables qualitatives dérivée de l’analyse factorielle. 3. Analyse discriminante barycentrique. Annexes. Partie II. Modèle logistique. 4. Modèle logistique binaire. 5. Modèle logistique polytomique. 6. Utilisation du modèle logistique dans l’analyse de données de survie groupées avec covariables dépendant du temps. Annexes. Partie III. Segmentation par arbre. 7. Lecture d’un arbre. 8. Méthode de segmentation CART. 9. Arbre binaire de régression. 10. Extension de la segmentation CART à l’analyse de données de survie. Annexes. Références bibliographiques. Index