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Ricco Rakotomalala Pratique de l’ - Laboratoire ERIC

J’enseigne l’analyse discriminante linéaire (ADL) depuis plus de 20 ans maintenant Je la privilégie dans mes cours introductifs à l’analyse prédictive (à la data science, au data mining, au machine learning, etc ) parce que je peux présenter la méthode dans un temps raisonnable, simplement, schématiquement, à différents types de publics, y compris à des non-statisticiens


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Analyse discriminante lin eaire et quadratique

Analyse discriminante lin eaire et quadratique Marie Chavent 2015 On se place dans le cadre de la mod elisation d’une variable Y qualitative a Kmodalit es a partir de pvariables explicatives X 1;:::;X p quantitatives On suppose que l’on dispose d’un echantillon de taille npour lequel les pvariables explicatives et la variable a expli- quer ont et e mesur ees simultan ement G en


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a) La technique de l’analyse discriminante linéaire : une

La méthode d'analyse discriminante linéaire consiste à identifier la droite qui, traversant le double nuage des points représentatif des 2 catégories d'entreprises ,aura le meilleur pouvoir séparateur ( discriminant) des 2 populations d'entreprises, c'est à dire tel que __ __ la distance Z1 et Z2 soit maximisée la zone de recouvrement des 2 distributions des Z calculés pour les


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TP2 : analyse discriminante linéaire et quadratique

En analyse discriminante linéaire, on constuit souvent le score de Fisher qui prend ses valeurs dans R et mesure un risque par exemple un risque financier (ici risque pour une exploitation agricole d’être défaillante) Cescoreestdéfinitpar ∆(x) = L 1(x) −L 0(x) = xTΣ−1(µ 1 −µ 0) − 1 2 (µ 1 + µ 0)TΣ−1(µ 1 −µ 0) + log(π 1 π 0) 1 On reprend les données de l


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tdr63b ||||| Analyse discriminante lin

Analyse discriminante lin eaire A B Dufour, D Chessel & J R Lobry ||||| La che introduit a l’usage de la MANOVA et de l’analyse discrimi-nante Les iris de Fisher La variable discriminante Comparaison de lda dans MASS et discrimin dans ade4 Tests classiques de signi - cation Discrimination descriptive et discrimination pr edictive Table des mati eres 1 Les Iris de Fisher 2 2 La


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Analyse discriminante, classification supervisée, scoring

Analyse discriminante, classification supervisée, 1 = 0 : aucune séparation linéaire n’est possible, groupes concentriques 2 λ 1=1 : séparation parfaite 3 Mais 0 < λ 1 < 1 : séparation possible avec groupes non recouvrants 14 Nombre d’axes discriminants ACP des groupes : dimension de l’espace contenant les centres des groupes g i Si n>p>k (cas fréquent), k-1 axes


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Une introduction à l’analyse discriminante avec SPSS pour

MOTS-CLÉS : analyse discriminante linéaire, analyse factorielle discriminante, fonctions linéaires discriminantes, logiciel SPSS 11 0 1, mise en œuvre I) Problématiques de discrimination Dans beaucoup de domaines, les professionnels sont amenés à prévoir les comportements sur la base de certains critères : c’est le cas par exemple d’un médecin établissant un diagnostic pour


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L’analyse discriminante - ELABORER

canonique significative (ou une combinaison linéaire significative ou une eigenvalue significative) En analyse discriminante, le Λ est testé par un khi-carré 14 8 MANOVA vs Analyse Discriminante Une fois qu’on obtient un Λ significatif En MANOVA, on examinerait ensuite sur quelles variables dépendantes il y a des différences de groupes ANOVAs univariées En analyse


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5 Analyse discriminante

5- Analyse discriminante ˜ 2 5 Analyse discriminante L'analyse discriminante étudie des données provenant de groupes connus à priori Elle vise deux buts principaux: i Description: Parmi les groupes connus, quelles sont les principales différences que l'on peut déterminer à l'aide des variables mesurées? ii


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analyse discriminante linéaire r





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  3. au machine learning
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  6. schématiquement
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