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Regles de classement et taux d'erreur en analyse discriminante
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Ce livre expose de maničre simple et illustrée les principes d'établissement des rčgles de classement linéaire, quadratique et logistique en analyse discriminante ainsi que les procédures d'application dans les logiciels statistiques Minitab et SAS. Les taux d'erreur théoriques associés ŕ ces rčgles et leurs estimateurs ont été aussi présentés. Par ailleurs, la performance empirique des trois rčgles de classement et des estimateurs des taux d'erreur a été évaluée dans différentes situations définies par la distribution des populations, leur taux de recouvrement, le nombre de variables, la taille des échantillons et le degré d'hétéroscédasticité des populations. L'effet du nombre de groupes sur la performance des rčgles et des estimateurs a été aussi examiné.
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