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Analyse objet UML/Merise

Analyse discriminante

errachidi - Mise à jour : 23/01/2012

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Extrait / Introduction

Extrait / Introduction :

L’analyse discriminante géométrique classique est l’une de méthode et d’outils de classement ou de reconnaissance des formes par opposition à la typologie ou à la classification. Dans la reconnaissance des formes ou le classement, les formes ou les groupes sont connus, dans la typologie ou la classification, les types ou groupes ne sont pas connus. L’analyse discriminante permet de construire un modèle de prévision de groupe d’affectation basé sur les caractéristiques observées de chaque individu. On dispose d’individus issus de deux ou plusieurs populations connues, lesquels individus ont été mesurés par rapport aux

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introduction postulats de bases cas de deux population cas de plusieurs population les formes d'analyse discriminante l'analyse classique l'analyse pas a pas conclusion

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Exemple de page de Analyse discriminante

Master Economie Appliquée promotion : 2010/2011






































Analyse des données 


Réalisé par Mr : OULAICH Jamal


INTRODUCTION


L’analyse discriminante géométrique classique est l’une de méthode et d’outils de classement ou de reconnaissance des formes par opposition à la typologie ou à la classification. Dans la reconnaissance des formes ou le classement, les formes ou les groupes sont connus, dans la typologie ou la classification, les types ou groupes ne sont pas connus.

L’analyse discriminante permet de construire un modèle de prévision de groupe d’affectation basé sur les caractéristiques observées de chaque individu.

On dispose d’individus issus de deux ou plusieurs populations connues, lesquels individus ont été mesurés par rapport aux variables indépendantes métriques X1, X2,.....Xp. le principe de l’analyse discriminante est d’identifier une combinaison linéaire de variables indépendantes permettant de mieux séparer ou dissocier les populations â travers un tableaux des données. Ce tableau de données est du type observations x variables, comme en régression linéaire multiple (modèle à effets fixes), mais la réponse est qualitative. Comme en régression, les variables utilisées dans le modèle peuvent être des fonctions quelconques d’autres variables (facteurs).

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