Statistiques et analyse de données (data mining) avec R
Guide d'initiation à l'analyse des données (data mining), ce manuel présente les statistiques descriptives et explore un large éventail de techniques permettant de réaliser des comparaisons, des régressions ou des classifications à l'aide du logiciel R, en se reposant systématiquement...
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| Autori principali: | , |
|---|---|
| Natura: | Livre papier |
| Lingua: | Français |
| Pubblicazione: |
Paris :
Éditions Technip
C 2025.
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| Soggetti: | |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
Sommario:
- P. 1
- Chapitre 1. Introduction
- P. 1
- 1.1. Introduction générale
- P. 2
- 1.2. Le logiciel R et l'interface RStudio
- P. 7
- 1.3. Les variables
- P. 10
- 1.4. Les statistiques : quelques définitions et considérations préliminaires
- P. 14
- 1.5. Exploration et organisation du data frame
- P. 43
- 1.6. Exploration et organisation des variables
- P. 55
- 1.7. Quelques représentations graphiques
- P. 66
- 1.8. Data frames d'entraînement
- P. 81
- Chapitre 2. Comparaisons
- P. 81
- 2.1. Variables qualitatives : la comparaison de proportions
- P. 122
- 2.2. Variables quantitatives : la comparaison de moyennes
- P. 152
- 2.3. Les petits échantillons
- P. 168
- 2.4. Les échantillons appariés
- P. 183
- Chapitre 3. Répétitions
- P. 183
- 3.1. Pour comprendre
- P. 184
- 3.2. Essais inter-observateurs
- P. 220
- 3.3. Essais intra-observateurs
- P. 243
- Chapitre 4. Corrélations
- P. 243
- 4.1. Pour comprendre
- P. 244
- 4.2. Un exemple : double correction de copies
- P. 245
- 4.3. Numérotations globulaires mesurées à deux moments différents
- P. 246
- 4.4. Conditions de validité
- P. 248
- 4.5. Mesure anthropologiques
- P. 249
- 4.6. Distribution binormale anormale ou inconnue : le Rho de Spearman et Tau de Kendall
- P. 251
- 4.7. Interprétation des coefficients de corrélation
- P. 251
- 4.8. Corrélation et causalité
- P. 253
- 4.9. Matrice de corrélation
- P. 254
- 4.10. Visualisation des corrélations
- P. 258
- 4.11. Autre possibilité pour obtenir une matrice de corrélation
- P. 259
- 4.12. Aspect visuel des corrélations
- P. 260
- 4.13. Corrélation et régression
- P. 261
- Chapitre 5. Régressions
- P. 261
- 5.1. La régression linéaire
- P. 318
- 5.2. La régression polynomiale
- P. 343
- Chapitre 6. Classification
- P. 343
- 6.1. La régression logistique
- P. 404
- 6.2. Régressions régularisées
- P. 434
- 6.3. L'analyse discriminante
- P. 492
- 6.4. Composantes principales
- P. 521
- 6.5. Autres classifieurs
- P. 579
- Quelques références utiles
- P. 581
- Index