Explorer l'explicatif
Résumé Ce travail relie de façon empirique analyses factorielles et régressions linéaires généralisées (régression logistique, de Cox, etc.). Nous montrons comment ce couplage permet de faciliter l’exploration de données complexes comme les données biographiques (variant dans le temps, incomplète...
שמור ב:
| Auteurs principaux: | , |
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| פורמט: | Article ou chapitre numérique |
| שפה: | Français |
| יצא לאור: |
2004
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| גישה מקוונת: | Accès Université d'Orléans et IFPM Accès Université d'Orléans et IFPM |
| סיכום: | Résumé
Ce travail relie de façon empirique analyses factorielles et régressions linéaires généralisées (régression logistique, de Cox, etc.). Nous montrons comment ce couplage permet de faciliter l’exploration de données complexes comme les données biographiques (variant dans le temps, incomplètement observées) en vue de leur modélisation. Nous associons une méthode de régression à une nouvelle méthode factorielle – l’analyse en composantes thématiques – qui permet de tenir compte, dès le départ, d’un modèle conceptuel explicatif des données. Cette méthode est ensuite appliquée à l’analyse du divorce des hommes à Dakar, ce qui permet d’illustrer simplement chaque point méthodologique abordé.
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