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Méthodes statistiques pour données qualitatives
Description Méthodes statistiques pour données qualitatives. Cet ouvrage fait le point sur les modèles statistiques développés dans l analyse des données qualitatives. Dans ce contexte, il s agit non seulement de décrire des liaisons entre variables qualitatives au moyen de méthodes exploratoires ou de modèles factoriels, mais également des modèles explicatifs ou prédictifs d une réponse qualitative à l aide de facteurs qualitatifs ou quantitatifs. Pour cela, on peut recourir à des modèles linéaires généralisés. Les domaines d applications de ces modèles vont de l économétrie à la biométrie et concernent des secteurs très variés comme l assurance, la finance, la médecine, la biopharmacie, etc. Cet ouvrage est le fruit de la collaboration entre des spécialistes réputés réunis à l occasion des 9e Journées d Étude en Statistique organisées par la SFdS au Centre International de Rencontres Mathématiques de Luminy. Table des matières : 1. Quelques aspects historiques du traitement des données qualitatives. 2. Les coefficients d association et les tests d indépendance pour des variables qualitatives. 3. Le modèle log-linéaire. 4. Les classes latentes. 5. Modèles linéaires généralisés. 6. Modèles à réponse dichotomique. 7. Comparaison de méthodes de discrimination. 8. Régression logistique robuste. 9. Modèles de comptage et applications en assurance. 10. Mesures répétées. 11. Le modèle à réponse multinomiale, application à la lutte contre le goitre endémique. 12. La régression logistique PLS.
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