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Exercice 1 : Analyse Discriminante Probabiliste

Université de Caen Analyse de données Master 1 MIASHS TP/TP3 : Analyse Discriminante Durée 1h30, 2016/2017 Exercice 1 : Analyse Discriminante Probabiliste


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Analyse discriminante, classification supervisée, scoring

III Analyse discriminante probabiliste IV Régression logistique V SVM VI Validation VII Choix de modèles et théorie de l’apprentissage statistique VIII Arbres de décision 4 Objet d’étude Observations multidimensionnelles réparties en k groupes définis a priori Autre terminologie: classification supervisée Exemples d’application : Pronostic des infarctus (J P Nakache) • 2


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Séance 5: Analyse Factorielle Discriminante

S´ebastien Gadat S´eance 5: Analyse Factorielle Discriminante Objectifs Analyse Factorielle Discriminante Exemple Les donnees d´ ecrivent trois classes d’insectes sur lesquels ont´ et´ e´ realis´ ees 6 mesures anatomiques On cherche´ a savoir si ces` mesures permettent de retrouver la typologie de ces insectes Ce jeu de donnees “scolaire” conduit´ a une bien meilleure


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TP2 : Analyse discriminante g eom etrique

Exercice 2 On va maintenant refaire l’analyse discriminante g eom etrique avec R en conser-vant toutes les variables | Les donn ees se trouvent dans le chier infarctus Rdata | La proc edure linear func permettant le calcul des fonctions lin eaires discriminante, a et e impl ement ee dans le chier \LDA procedures chavent R"


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u analyse discriminante descriptive [Mode de compatibilité]

Analyse discriminante descriptive – Interprétation d es axes Coefficients canoniques bruts et normalisés (intra-classes) J J J J J a a x a x Z a x x a x x = + + + = − + + − L L 0 1 1 1( 1 1) Coefficients bruts Pour un axe, les vecteurs propres permettent de définir les coefficients de projection c -à-d ils permettent de calculer le score (coordonnée) des individus sur l’axe


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Examen d'Analyse des données - univ-angersfr

Exercice II : Analyse factorielle discriminante dans le cas de deux classes (8 points) On considère ici un tableau X décrivant pour n individus p variables quantitatives centrées Les n individus sont répartis dans deux classes d'effectifs respectifs n1 et n2 L'objectif de cet exercice est de réaliser l'analyse discriminante de ce tableau


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Analyse factorielle discriminante (AFD) w ;:::;wm

Analyse factorielle discriminante (AFD) Résumé Méthode factorielle de réduction de dimension pour l’exploration statistique de variables quantitatives et d’une variable qualitative Construction du modèle statistique associé, estimation Représen-tation graphique optimale des classes des individus, liens avec d’autres définitions de l’AFD Travaux pratiques de complexité

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Une introduction à l’analyse discriminante avec SPSS pour

L’analyse discriminante généralise à plusieurs descripteurs quantitatifs (soit p variables explicatives) la question à laquelle l’analyse de la variance permet de répondre : comment à partir des valeurs d’une variable quantitative prédire le classement des observations parmi k groupes distincts Dans le contexte d’un seul descripteur quantitatif x, d’un facteur à k modalités


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TD: Analyse factorielle des correspondances

Universit e d’Orl eans { Master I ESA { Analyse des donn ees qualitatives 1 TD: Analyse factorielle des correspondances Exercice 1 Le tableau suivant repr esente le type d’ etudes poursuivies (universit e, classes pr eparatoires, autres) en fonction du parcours suivi au lyc ee (Nomenclature des ann ees 1970: A - Litt eraire, B - Economie, C - Sciences (maths, physique), D - Sciences

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T D n 10 Correction de Régression linéaire multiple

Frédéric Bertrand 4èmeannée-ESIEA-2009/2010 T D no 10 Correction de Régression linéaire multiple Exercice 1 Dans cet exercice, nous n’utiliserons que le logiciel R pour


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    Analyse discriminante

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