Statistiques et analyse de données (data mining) avec r

Gérald Quatrehomme, Philippe Du Jardin

616 pages, parution le 06/03/2025

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Résumé

Découvrir les bases de l'analyse de données et le data mining avec le logiciel R

Cet ouvrage vise à débuter l'apprentissage de l'analyse de données et du data mining avec le logiciel R : le lecteur y découvrira les différentes techniques permettant d'explorer et d'analyser des données, décrivant des problématiques liées à des champs disciplinaires très variés : médecine, biologie, anthropologie, et les sciences en général, économie, finance, marketing, psychologie, sociologie, démographie et bien d'autres domaines... Ce manuel propose une double approche de l'analyse de données : il s'appuie à la fois sur de nombreux exemples pratiques, facilement reproductibles, et sur des explications relatives aux conditions d'emploi des méthodes et des tests statistiques utilisés avec ces mêmes exemples. L'ouvrage indique en filigrane la démarche à suivre lors de la réalisation de toute étude statistique requérant une analyse de données et ne nécessite aucune connaissance particulière a priori.

Sommaire

Le CHAPITRE 1 définit en introduction la notion de variables qualitatives et quantitatives, ainsi que les data frames.

Le CHAPITRE 2 s’intéresse aux comparaisons des proportions et des moyennes, avec un regard sur les petits échantillons et les échantillons appariés, si fréquents en pratique.

Le CHAPITRE 3 est consacré aux répétitions. La répétition des mesures nous amène à un chapitre fondamental, celui des essais inter-observateurs et intra-observateurs (Kappa, Anova pour mesures répétées, ICC).

Le CHAPITRE 4 traite de la corrélation (matrice de corrélation, coeffi cients de corrélation, corrélation et causalité).

Le CHAPITRE 5 étudie les régressions : la régression linéaire, la régression polynomiale et ses degrés.

Le CHAPITRE 6 aborde de nombreuses méthodes de classifi cation : régression logistique, régressions régularisées, analyse discriminante, arbres décisionnels, machines à vecteurs supports, classifieur naïf de Bayes, méthode des K-means, K-medoid, méthode des plus proches voisins, méthodes hiérarchiques, bagging, boosting, random forest.

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Caractéristiques techniques

	PAPIER
Éditeur(s)	Technip
Auteur(s)	Gérald Quatrehomme, Philippe Du Jardin
Parution	06/03/2025
Nb. de pages	616
Format	17.4 x 23.9
Poids	1034g
EAN13	9782710812005