Modèle de données

temps. - Partant de là, ce n’est pas le fait qu’à un moment donné une personne passe par un tel état qui « fait le psychopathologique », mais le fait qu’elle s’y inscrive de manière structurée et permanente. Les catégories traditionnelles de la nosographie semblent donc perdre de leur pertinence en ce qu’elles ne reflètent pas la manière dont les troubles, pour ainsi dire, « vont et viennent ». Cette remarque donne sa consistance à une donnée dont Freud avait eu l’intuition, parlant des compulsions

TABLES DES ILLUSTRATIONS    Modèle 1 : Exemple d’organisation du "PCA – Référentiel de Bonnes Pratiques"..................... 9 Modèle 2 : Modèle de cycle de vie des données .................................................................... 14 Modèle 3 : Etapes du diagnostic ........................................................................................... 15 Modèle 4 : Le plan d'action stratégique ................................................................................ 19 Modèle 5 : Le plan d'action opérationnel

_________________________________________________________ 14 15 16 17 II) Démarche générale de modélisation avec UML _____________________________ 18 II.1) Qu'est-ce qu'un modèle ? ________________________________________________ 18 II.1.1) Définition d’un modèle _______________________________________________________ 18 II.1.2) Caractéristiques fondamentales des modèles ______________________________________ 18 II.2 ) Comment modéliser avec UML ? _________________________________________ 18 II.2.1) Proposition de

-- 7 3. LES DIFFERENTS MODELES DE MERISE : -------------------------------------------------------------------------- 7 3.1. MODELE CONCEPTUEL DE COMMUNICATION (MCC) : -------------------------------------------------------------- 7 3.2. MODELE CONCEPTUEL DE TRAITEMENT (MCT) : --------------------------------------------------------------------- 7 3.3. MODELE CONCEPTUEL DE DONNEES (MCD) : ------------------------------------------------------------------------ 8 4. MODELE CLIENT : --------------

L’élaboration d’un modèle de scoring La sélection des variables La modélisation La mesure du pouvoir discriminant Questionnaire adaptatif en scoring Quelques principes du data mining L’agrégation de modèles La détection des règles d’associations Conclusion 14/10/2011 © Stéphane Tufféry - Usage réservé à l’Université Rennes 1 3 Qu’est-ce que le data mining ? 14/10/2011 © Stéphane Tufféry - Usage réservé à l’Université Rennes 1 4 La fouille de données  Le data mining

Analyse de l’évènement : « Avoir un revenu annuel brut d’au moins 100’000 CHF » TABLE DES MATIERES 1. Introduction 2. Données 3. Analyse exploratoire 4. Modèle de Cox 5. Test de l’hypothèse de proportionnalité des risques et choix du modèle définitif 6. Interprétation 7. Conclusions 1. INTRODUCTION Selon une des dernières études de l’Union Syndicale Suisse (USS), les hauts revenus ont vu augmenter leur salaire 5 à 10 fois plus rapidement

sans qui cette étude n’aurait pu être réalisée. 1 Résumé Depuis juillet 2003, la Banque de France utilise des données corrigées des variations saisonnières (CVS) dans le cadre du suivi mensuel de la conjoncture monétaire nationale, à partir d’outils statistiques rénovés. En fait, jusqu’à la mise en place de la monnaie unique en 1999, la Banque de France calculait déjà des données CVS en recourant à une méthode relativement ancienne, X11ARIMA. En raison des limites inhérentes à cet outil, la Banque

La régression logistique On est confronté à des donné qualitatives lorsque l'on étudie des choix (de rachat, de consommation, de comportement, de licenciement) ou des risques de défaillance (prêt). 1. Le modèle dichotomique : Par modèle dichotomique, on entend un modèle statistique dans lequel la variable expliquée ne peut prendre que deux modalités (variable dichotomique). Il s'agit alors généralement d'expliquer la survenance ou non d'un événement, ou d'un choix. On considère un échantillon

informatique ? Dans un premier temps, on présente une nouvelle preuve géométrique permettant de reformuler certaines propriétés neuronales de facon plus générale. On présente alors un nouveau modèle neuronal appliqué à la prévision de taux de change, et on constate des résultats intéressants, tant sur la performance du modèle que sur ses capacités d’apprentissage et ses potentiels en analyse des décisions en gestion d’entreprise. Les résultats obtenus confirment l'intérêt de ces nouvelles approches en management

comptable et financière. Cette analyse peut s'appuyer sur la mise en œuvre de différents modèles statistiques. L'analyse discriminante popularisée par les travaux de la Banque de France en est une illustration. Dans ce travail, l’application de la technique de la régression logistique à deux échantillons d’entreprises –saines et faillies en 2002– nous permet d’obtenir des résultats significatifs et de proposer un modèle de prévision. Mots-clés : logistique. prévision, défaillance, régression The bankruptcy