Extension de l’Analyse Statistique Implicative au cas d’un espace continu de sujets - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Chapitre D'ouvrage Année : 2017

Extension de l’Analyse Statistique Implicative au cas d’un espace continu de sujets

Résumé

The classical Statistical Implicative Analysis (SIA) allows extracting various rules and meta-rules between variables from a discrete and finite population. We present in this paper an extension of this method to a continuous population on which a probability distribution has been defined. We obtain some measures of quality for the rules extracted from boolean variables coming from such a population. We illustrate this new extension of SIA by several examples. We show that the restriction of this extension to the classical situation is valid
L’Analyse Statistique Implicative (A.S.I.) classique permet d’extraire des règles et des méta-règles entre des variables de nature variée à partir de données d’une population discrète et finie. Nous envisageons ici l’extension de cette méthode à une population continue sur laquelle est définie une distribution de probabilité donnée. Nous obtenons des indices de qualité des règles extraites de variables booléennes sur une telle population Nous illustrons cette nouvelle extension de l’A.S.I. par des exemples. Nous montrons que la restriction au cas classique de cette extension au cas continu est valide.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-01617871 , version 1 (17-10-2017)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01617871 , version 1

Citer

Régis Gras, Jean-Claude Regnier. Extension de l’Analyse Statistique Implicative au cas d’un espace continu de sujets . Régis Gras, Jean-Claude Régnier, Dominique Lahanier-Reuter, Claudia Marinica, Fabrice Guillet. L'analyse statistique implicative. Des Sciences dures aux Sciences Humaines et Sociales, Cépaduès Editions, pp.147-156, 2017, 978.2.36493.577.8. ⟨hal-01617871⟩
64 Consultations
0 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More