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Initiation à l'analyse des données - Concepts de l'analyse exploratoire - Concepts de l'analyse confirmatoire - Analyse de la variance - Corrélation et régression - Étude de cas.
Geometric Data Analysis (GDA) is the name suggested by P. Suppes (Stanford University) to designate the approach to Multivariate Statistics initiated by Benzécri as Correspondence Analysis, an approach that has become more and more used and appreciated over the years. This book presents the full formalization of GDA in terms of linear algebra - the most original and far-reaching consequential feature of the approach - and shows also how to integrate the standard statistical tools such as Analysis of Variance, including Bayesian methods. Chapter 9, Research Case Studies, is nearly a book in itself; it presents the methodology in action on three extensive applications, one for medicine, one from political science, and one from education (data borrowed from the Stanford computer-based Educational Program for Gifted Youth ). Thus the readership of the book concerns both mathematicians interested in the applications of mathematics, and researchers willing to master an exceptionally powerful approach of statistical data analysis.
Les données, foisonnantes et de plus en plus facilement accessibles, sont aujourd'hui au coeur de la démarche marketing. Mais comment les trier? Comment les analyser? Comment les utiliser? Cet ouvrage aborde les outils statistiques dans une perspective de prise de décision marketing. Chaque outil est présenté selon sa finalité et ses conditions d'utilisation, à partir d'un exemple concret. De manière pédagogique et progressive, l'ouvrage explique comment bien définir sa problématique, choisir la méthode et les outils adaptés pour récolter les bonnes données, et finalement prendre une décision.
Les sciences du langage (SDL) se situent à la croisée de plusieurs disciplines (psychologie, linguistique, orthophonie, psycholinguistique, neurosciences...) et nécessitent des connaissances théoriques et méthodologiques bien spécifiques. Cet ouvrage, qui introduit aux statistiques pour les SDL, est constitué de deux parties : la première partie décrit et explicite le traitement des données issues de l’oral et de l’écrit ; la seconde partie présente les différentes méthodes d'analyse statistique, qui sont illustrées par des exemples concrets en sciences du langage et font l’objet d’une démonstration “pas à pas” du logiciel R.
Visualization and Verbalization of Data shows how correspondence analysis and related techniques enable the display of data in graphical form, which results in the verbalization of the structures in data. Renowned researchers in the field trace the history of these techniques and cover their current applications. The first part of the book explains the historical origins of correspondence analysis and associated methods. The second part concentrates on the contributions made by the school of Jean-Paul Benzécri and related movements, such as social space and geometric data analysis. Although these topics are viewed from a French perspective, the book makes them understandable to an international audience. Throughout the text, well-known experts illustrate the use of the methods in practice. Examples include the spatial visualization of multivariate data, cluster analysis in computer science, the transformation of a textual data set into numerical data, the use of quantitative and qualitative variables in multiple factor analysis, different possibilities of recoding data prior to visualization, and the application of duality diagram theory to the analysis of a contingency table.
La surdispersion est un phénomène couramment rencontré en analyse statistique des données de comptage. Elle survient dans de nombreux domaines comme l’assurance, l’économie et l’épidémiologie. Ses causes sont variées, par exemple la présence d’une hétérogénéité inobservée entre individus ou l’inflation de zéros. Cet ouvrage présente des méthodes et modèles statistiques qui permettent de prendre en compte cette surdispersion. Il met l?accent notamment sur les avancées récentes obtenues dans le domaine des modèles de régression à inflation de zéros. Des applications sur données réelles, traitées avec le logiciel R, accompagnent la présentation. En particulier, un jeu de données issu du champ de l’économie de la santé sert de fil conducteur dans la majeure partie de l’ouvrage. Méthodes statistiques pour l’analyse de données de comptage surdispersées est accessible à tout lecteur, statisticien de formation ou non, qui sait mettre en oeuvre les modèles de régression linéaires et linéaires généralisés.