Titre :	Statistique exploratoire multidimensionnelle : cours
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	Ludovic Lebart, Auteur ; Alain Morineau, Auteur ; Marie Piron, Auteur
Mention d'édition :	3 éd
Editeur :	Paris ; Malakoff : Dunod
Année de publication :	2000
Collection :	Sciences sup
Sous-collection :	Mathématiques
Importance :	439 p.
Présentation :	ill.
Format :	24 cm
ISBN/ISSN/EAN :	978-2-10-048848-3
Note générale :	2e cycle/Master, Écoles d'ingénieurs Bibliogr. p. [405]-428. Index
Langues :	Français (fre)
Mots-clés :	Classification Statistique mathématique Analyse factorielle Analyse discriminante Analyse multivariée Mathematical statistics Classification Factor analysis Discriminant analysis Multivariate analysis
Index. décimale :	519.22 Théorie statistique. Modèles statistiques. Statistiques mathématiques
Résumé :	Ce livre s'adresse aux chercheurs, ingénieurs, professeurs, étudiants qui sont confrontés dans leurs travaux aux recueils de données multidimensionnelles (ou multivariées). Les enquêtes socioéconomiques, épidémiologiques et de marketing en sont des exemples courants. Mais les relevés écologiques, les bases documentaires, les données de télédétection, les mesures de contrôle de qualité constituent à l'heure actuelle des domaines en développement rapide. Appuyé sur de nombreux exemples, l'ouvrage présente les concepts de base et les fondements des méthodes exploratoires de base (analyses factorielles, classification), et rend compte aussi des travaux les plus récents. Les auteurs insistent sur la complémentarité de ces méthodes et sur leur insertion dans l'arsenal des méthodes statistiques plus classiques. L'articulation avec les techniques explicatives et prévisionnelles, la validité et la stabilité des résultats sont deux points sensibles largement développés. L'ouvrage peut être lu à plusieurs niveaux : celui du praticien, celui de l'utilisateur exigeant, enfin celui du chercheur en méthodologie statistique. Cette 3e édition a été corrigée et actualisée.
Note de contenu :	* Méthodes factorielles . * Quelques méthodes de classification. * Liens avec les méthodes explicatives usuelles, méthodes dérivées. * Validité et portées des résultats.

Statistique exploratoire multidimensionnelle : cours [texte imprimé] / Ludovic Lebart, Auteur ; Alain Morineau, Auteur ; Marie Piron, Auteur  . -  3 éd . - Paris ; Malakoff : Dunod, 2000 . - 439 p. : ill. ; 24 cm. - (Sciences sup. Mathématiques) .
ISBN : 978-2-10-048848-3
2e cycle/Master, Écoles d'ingénieurs
Bibliogr. p. [405]-428. Index
Langues : Français (fre)

Mots-clés :	Classification Statistique mathématique Analyse factorielle Analyse discriminante Analyse multivariée Mathematical statistics Classification Factor analysis Discriminant analysis Multivariate analysis
Index. décimale :	519.22 Théorie statistique. Modèles statistiques. Statistiques mathématiques
Résumé :	Ce livre s'adresse aux chercheurs, ingénieurs, professeurs, étudiants qui sont confrontés dans leurs travaux aux recueils de données multidimensionnelles (ou multivariées). Les enquêtes socioéconomiques, épidémiologiques et de marketing en sont des exemples courants. Mais les relevés écologiques, les bases documentaires, les données de télédétection, les mesures de contrôle de qualité constituent à l'heure actuelle des domaines en développement rapide. Appuyé sur de nombreux exemples, l'ouvrage présente les concepts de base et les fondements des méthodes exploratoires de base (analyses factorielles, classification), et rend compte aussi des travaux les plus récents. Les auteurs insistent sur la complémentarité de ces méthodes et sur leur insertion dans l'arsenal des méthodes statistiques plus classiques. L'articulation avec les techniques explicatives et prévisionnelles, la validité et la stabilité des résultats sont deux points sensibles largement développés. L'ouvrage peut être lu à plusieurs niveaux : celui du praticien, celui de l'utilisateur exigeant, enfin celui du chercheur en méthodologie statistique. Cette 3e édition a été corrigée et actualisée.
Note de contenu :	* Méthodes factorielles . * Quelques méthodes de classification. * Liens avec les méthodes explicatives usuelles, méthodes dérivées. * Validité et portées des résultats.