| Titre : |
Exploration de données et méthodes statistiques : Data analysis & Data mining avec le logiciel R |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Lise Bellanger, Auteur ; Richard tomassone, Auteur |
| Editeur : |
paris : Ellipses |
| Année de publication : |
2014 |
| Collection : |
Références sciences |
| Importance : |
479p |
| Format : |
24سم |
| ISBN/ISSN/EAN : |
978-2-7298-8486-4 |
| Langues : |
Français (fre) Langues originales : Français (fre) |
| Mots-clés : |
données méthodes statistiques demarche scientifique recherche scientifique |
| Index. décimale : |
001.4 |
| Résumé : |
La statistique envahit pratiquement tous les domaines d'application, aucun n'en est exclu ; elle permet d'explorer et d'analyser des corpus de données de plus en plus volumineux : l'ère des big data et du data mining s'ouvre à nous ! Cette omniprésence s'accompagne bien souvent de l'absence de regard critique tant sur l'origine des données que sur la manière de les traiter. La facilité d'utilisation des logiciels de traitement statistique permet de fournir quasi instantanément des graphiques et des résultats numériques. Le risque est donc grand d'une acceptation aveugle des conclusions qui découlent de son emploi, comme simple citoyen ou comme homme politique. Les auteurs insistent sur les concepts sans négliger la rigueur, ils décrivent les outils de décryptage des données. L'ouvrage couvre un large spectre de méthodes allant du pré-traitement des données aux méthodes de prévision, en passant par celles permettant leur visualisation et leur synthèse. De nombreux exemples issus de champs d'application variés sont traités à l'aide du logiciel libre R, dont les commandes sont commentées. L'ouvrage est destiné aux étudiants de masters scientifiques ou d'écoles d'ingénieurs ainsi qu'aux professionnels voulant utiliser la statistique de manière réfléchie : des sciences de la vie à l'archéologie, de la sociologie à l'analyse financière. |
| Note de contenu : |
Sommaire :
Partie 1: Préalables à un traitement statistique
Chapitre 1: Une demarche scientifique
Chapitre 2: Les outils de representation d'un échantillon
Chapitre 3: Pratiques utiles avant traitement
Partie 2: Etude d'un échantillon
Chapitre 1: Representation d'un échantillon par des caretes: ACP
Chapitre 2: Representation d'un échantillon par des caretes: AFC et AFCM
Chapitre 3: Analyse factorielle: le modele factoriel
Chapitre 4: Representation d'un échantillon par des classes
Partie 3: Etude de deux groupes de variables
Chapitre 1: Regression: les bases et les limites
Chapitre 2: La colinearite: du diagnostic aux remedes
Chapitre 3: Relations entre deux groupes de variables
Partie 4: Etude de plusieurs échantillons
Chapitre 1: Discrimination et classement: comment decrire la separation de classes
Chapitre 2: Discrimination et classement: comment affecter des observations à des classes
Partie 5: Autres méthodes
Chapitre 1: Arbres binaires
Chapitre 2: Conclusions et perspectives
|
| En ligne : |
https://servimg.eyrolles.com/static/media/4864/9782729884864_internet_h1400.jpg |
Exploration de données et méthodes statistiques : Data analysis & Data mining avec le logiciel R [texte imprimé] / Lise Bellanger, Auteur ; Richard tomassone, Auteur . - paris : Ellipses, 2014 . - 479p ; 24سم. - ( Références sciences) . ISBN : 978-2-7298-8486-4 Langues : Français ( fre) Langues originales : Français ( fre)
| Mots-clés : |
données méthodes statistiques demarche scientifique recherche scientifique |
| Index. décimale : |
001.4 |
| Résumé : |
La statistique envahit pratiquement tous les domaines d'application, aucun n'en est exclu ; elle permet d'explorer et d'analyser des corpus de données de plus en plus volumineux : l'ère des big data et du data mining s'ouvre à nous ! Cette omniprésence s'accompagne bien souvent de l'absence de regard critique tant sur l'origine des données que sur la manière de les traiter. La facilité d'utilisation des logiciels de traitement statistique permet de fournir quasi instantanément des graphiques et des résultats numériques. Le risque est donc grand d'une acceptation aveugle des conclusions qui découlent de son emploi, comme simple citoyen ou comme homme politique. Les auteurs insistent sur les concepts sans négliger la rigueur, ils décrivent les outils de décryptage des données. L'ouvrage couvre un large spectre de méthodes allant du pré-traitement des données aux méthodes de prévision, en passant par celles permettant leur visualisation et leur synthèse. De nombreux exemples issus de champs d'application variés sont traités à l'aide du logiciel libre R, dont les commandes sont commentées. L'ouvrage est destiné aux étudiants de masters scientifiques ou d'écoles d'ingénieurs ainsi qu'aux professionnels voulant utiliser la statistique de manière réfléchie : des sciences de la vie à l'archéologie, de la sociologie à l'analyse financière. |
| Note de contenu : |
Sommaire :
Partie 1: Préalables à un traitement statistique
Chapitre 1: Une demarche scientifique
Chapitre 2: Les outils de representation d'un échantillon
Chapitre 3: Pratiques utiles avant traitement
Partie 2: Etude d'un échantillon
Chapitre 1: Representation d'un échantillon par des caretes: ACP
Chapitre 2: Representation d'un échantillon par des caretes: AFC et AFCM
Chapitre 3: Analyse factorielle: le modele factoriel
Chapitre 4: Representation d'un échantillon par des classes
Partie 3: Etude de deux groupes de variables
Chapitre 1: Regression: les bases et les limites
Chapitre 2: La colinearite: du diagnostic aux remedes
Chapitre 3: Relations entre deux groupes de variables
Partie 4: Etude de plusieurs échantillons
Chapitre 1: Discrimination et classement: comment decrire la separation de classes
Chapitre 2: Discrimination et classement: comment affecter des observations à des classes
Partie 5: Autres méthodes
Chapitre 1: Arbres binaires
Chapitre 2: Conclusions et perspectives
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