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Apprentissage Statistique avec Pythonscikit-learn
Préférer Python et scikit-learn pour mettre au point une chaîne de traitements (pipe line) opérationnelle de l’extraction à une analyse privilé-giant la prévision brute à l’interprétation et pour des données quantitatives ou rendues quantitatives ("vectorisation" de corpus de textes) En revanche, si les données sont trop volumineuses pour la taille du disque et distribuées sur Taille du fichier : 266KB PDF
Chapitre 4 OUTILS PYTHON POUR LA DATA SCIENCE
OUTILS PYTHON POUR LA DATA SCIENCE Chapitre 4 Mineure « Data Science » Frédéric Pennerath L’écosystème Python pour les data scientists Plotly, NLTK, CoreNLP, Gensim, textblob, SpaCy, Folium GeoPandas, Seaborn TensorFlow, Visualisation Web GIS Traitement du signal Bases de données Big Data Machine Learning Traitement du langage naturel Mineure « Data Science Taille du fichier : 869KB PDF
Analyse de la variance ANOVA - Claude Bernard University
Analyse de variance a un facteur Tests d’hypoth eses Analyse de variance a deux facteurs Introduction Terminologie Donn ees Mod eles statistiques Estimation des param etres facteur (variable qualitative) : prend un nombre ni de valeurs, une valeur = une classe Exemple : facteur "examinateur" niveau (ou population) : les di erentes valeurs Taille du fichier : 1MB PDF
Chapitre 9 Analyse de la variance
Chapitre 9 Analyse de la variance Dans ce chapitre nous etudions comment l’analyse de la variance de variance expliquee par le facteur “structure familiale” ´ ˇ 0:001) 3 Si la variance expliquee est´ egale´ a 1, la variance intra vaut 0, ce qui` entraˆıne que toutes les variances conditionnelles sont nulles (la variance intra etant une somme de nombres positifs ou nuls, elle PDF
ANOVA : analyse de variance univariée
ANOVA : analyse de variance univariée ANOVA : analyse de variance univariée Résumé Le chapitre 3 est consacré aux plans factoriels Il s’agit de l’ap-pellation appropriée, bien qu’assez peu employée, de l’analyse de variance, appelée par les anglo-saxons “ANalysis Of VAriance” et, pour cette raison, bien connue sous l’acronyme d’ANOVA Retour auplan du cours 1 PDF
Régression sur variables qualitatives Analyse de la variance
Analyse de la variance a` un facteur Analyse de la variance a` deux facteurs Compl´ements Mod´elisation Estimation des param`etres Equation d’analyse de la variance Tests sous hypoth`ese gaussienne Analyse de la variance `a un facteur Cas d’une variable `a expliquer quantitative Y et d’une variable explicative qualitative potentielle PDF
Master Statistique Appliquée
Table des matières 2 6 Somme des carrés résiduelle et estimation ponctuelle de la variance 32 2 7 Equation d’analyse de la variance, cœ cient de PDF
Analyse de la covariance [5em] (ANCOVA)
Réduction de la variance résiduelle Covariables Généralités Introduction L’analyse de la covariance (ANCOVA) est une technique qui combine certaines des caractéristiques de l’analyse de la variance et de la régression linéaire Elle peut servir aussi bien pour des études planifiées (plan de type II) ou non (plan de type I) L’idée à la base de l’analyse de la covariance Taille du fichier : 324KB PDF
Chapitre 6 Chap 6 Tests statistiques paramétriques usuels
2 3) Comparaison d’une variance à une variance théorique Moyenne connue (peu fréquent): H0: σ = σ 0 H1: σ > σ 0 Nous considérons ici des variables aléatoires X suivant une loi normale N(µ,σ2) La statistique du test est alors: H0 vraie si 2 2 2 n nS χ σ → On rejette H0 si: ∑( ) = = − n i Xi n S 1 2 1 µ2 Note: 1/n et non 1 PDF
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