Analyse discriminante

Définition  L'analyse discriminante se présente selon deux perspectives complémentaires. La première est descriptive: il s'agit d'une technique statistique qui vise à identifier des variables (X1, X2, X3…) permettant de différencier les individus qui appartiennent à l’un ou l’autre de deux groupes (ou plus). La deuxième perspective est prédictive: après avoir identifié un certain nombre de variables dont la puissance discriminative est satisfaisante, il est possible d'utiliser une ou plusieurs

matières Lettre de transmission Error! Bookmark not defined. 1- Mise en contexte et Objectif de recherche 4 2- Méthodologie 5 3- Résultats 6 4- Conclusion 8 5- Références 9 Annexes 10 A1 - Questionnaire 10 A2 – Analyse discriminante et sorties SPSS 14 Montréal, le 6 avril 2010 Monsieur José P. Dorais 420, boul. Charest Est Bureau 200 Québec (Québec) G1K 8M4 Objet : Rapport sur la mesure de l’intensité de recyclage

L’analyse discriminante : L’objectif est d’identifier une combinaison linéaire de variables indépendantes permettant de reconstituer au mieux les valeurs prises par des individus sur une variable dépendante. Les variables dépendantes doivent être d’ordre métriques , tandis que la variable indépendante doit être qualitative.   Quels sont les caractéristiques qui distinguent les étudiants qui choisissent l’ESC et ceux de l’HEC ? En terme de style de vie, quelles sont les différences entre les

rapport à la fréquences des sons émis. L’objectif de cette étude de data-mining est de mettre en place le modèle le plus performant possible pour prédire en fonction de mesure le mot prononcé par une personne. Quelques statistiques… Nous allons analyser le fichier à l’aide de statistique descriptive afin d’en dégager les principales tendances. Ci-dessus, les statistiques concernant les variables quantitatives continues de notre fichier. On remarque déjà qu’il n’y a aucune valeur manquante

accumulée Equipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC 6 Le processus ECD (Extraction de connaissances à partir de données) KDD – Knowledge discovery in Databases • Graphes d'Induction • Réseaux de neurones • Analyse discriminante • Régression logistique • Echantillonnage • Préparation des données • Visualisation des données • Tests statistiques • Re-échantillonnage table modèles Connaissances Bases de données Fouille des données (Data mining)

Tel : 02 99 14 18 21 Mel : Pierre-Andre.Cornillon@supagro-inra.fr laurent.rouviere@uhb.fr Table des matières 1 Introduction 1.1 Rappels sur le modèle linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Analyse discriminante de linéaire (au sens de Fisher ou LDA) 1.2.1 L’analyse discriminante linéaire et quadratique . . . . . 1.2.2 Estimation des paramètres . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.3 Point de vue géométrique . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 Le modèle linéaire généralisé : GLM . .

consacrés aux techniques de data mining, de statistique décisionnelle et de scoring, et à leur mise en oeuvre en entreprise. Ils contiennent une introduction, une partie technique (préparation des données, analyse factorielle, régression linéaire, régression logistique, GLM, analyse discriminante, arbres de décision, réseaux de neurones, algorithmes génétiques, SVM, k-means et centres mobiles, CAH…) et une partie méthodologique (conduite de projet, facteurs de succès, RSI, aspects informatiques, CNIL…)

Grapheur, Analyseur Analyse Exploratoire Techniques Visualisation graphiques 1D, 2D, 3D Méthodes Analyse des distributions - paramétrique - non paramétrique - QQ plots Analyse confirmatoire Ajustement par modèles Exploration des données Rechercher, trier et éditer Identifier / données Brosser (Brushing et Slicing ) Colorier , Marquer / critère Supprimer, cacher, exclure des calculs Animation etc. Ré-expression des données Analyse Composantes Principales Rotation axes Analyse Canonique des Corrélations

SMCS : Pratiqueseptembre 2009 2 3 4 Objectifs de la formation SPSS – Objectifs de la formation Résumer ce que peut offrir la statistique Découvrir l’environnement SPSS Appliquer quelques principales analyses statistiques Apprendre à interpréter les résultats des analyses Répondre à vos questions spécifiques Formation SMCS : Pratique de la statistique avec SPSS 6 7 8 Contexte SPSS - Etude de cas Contexte : Un entraîneur souhaite mieux comprendre les facultés de

Plan Analyse Factorielle Discriminante de Fisher (AFD) Régression linéaire au sens des moindre carrées Analyse Discriminante Linéaire (ADL) Lien entre AFD, ADL et RMC Synthèse sur AFD, ADL, RMC et RL Avantages et Inconvénients de ADL Projection, Discrimination et Classification Régression Logistique Massih-Réza Amini Techniques d’Analyse de Données et Théorie de l’Information Master M2 IAD – Parcours Recherche amini@poleia.lip6.fr http://www-connex.lip6.fr/~amini Exemple d’application: