Exploration de données et méthodes statistiques : data analysis & data mining avec le logiciel R
La statistique occupe aujourd'hui une place centrale dans de nombreux domaines. Elle permet d'explorer et d'analyser des corpus de données toujours plus volumineux : l'ère des big data et de la science des données s'impose à tous. Cette omniprésence s'accompagne souvent...
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| Auteurs principaux: | , , |
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| Formato: | Livre papier |
| Idioma: | Français |
| Publicado: |
Paris :
Ellipses
DL 2026.
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| Edición: | 2e édition. |
| Series: | Références sciences
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| Sujets: | |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
Table des matières:
- P. 15
- I. Un préalable à un traitement statistique
- P. 17
- 1. Une démarche scientifique
- P. 35
- 2. Les outils de représentation d'un échantillon
- P. 67
- 3. Pratiques utiles avant traitement
- P. 103
- II. Étude d'un échantillon
- P. 105
- 4. Représentation d'un échantillon par des cartes : ACP
- P. 131
- 5. Représentation d'un échantillon par des cartes : AFC et AFCM
- P. 157
- 6. Analyse factorielle : le modèle factoriel
- P. 183
- 7. Représentation d'un échantillon par des classes
- P. 221
- III. Étude de deux groupes de variables
- P. 223
- 8. Régression : les bases et les limites
- P. 265
- 9. La colinéarité : du diagnostic aux remèdes
- P. 301
- 10. Relations entre deux groupes de variables
- P. 337
- IV. Étude de plusieurs échantillons
- P. 339
- 11. Discrimination et classement : I - Comment décrire la séparation de classe
- P. 367
- 12. Discrimination et classement : II - Comment affecter des observations à des classes
- P. 395
- IV. Autres méthodes
- P. 397
- 13. Arbres binaires
- P. 423
- 14. Conclusions et perspectives
- P. 437
- Annexe logiciel R et données
- P. 463
- Bibliographie
- P. 475
- Index