Cet ouvrage est consacré à un domaine de recherche porteur de nombreux développements, tout particulièrement depuis une quinzaine d'années.
L'une des innovations des modèles à variables latentes est de prendre en compte des variables inobservables, causes de phénomènes qui, eux, peuvent s'observer directement.
Cette formalisation permet de fédérer de nombreuses méthodes utilisées dans des domaines très divers de la statistique :
- l'analyse factorielle, - l'analyse en classes latentes, - les modèles structurels où des blocs de variables sont expliqués chacun par des variables latentes, elles-mêmes reliées entre elles par un graphe de causalité, - les modèles de mélange fini de distributions.
Cet ouvrage est le fruit de la collaboration entre spécialistes parmi les plus réputés :
Vincenzo Esposito Vinzi (ESSEC, Cergy-Pontoise), Bernard Garel (Institut national polytechnique, Toulouse), Gérard Govaert (Université de technologie de Compiègne), Emmanuel Jakobowicz (Addinsoft, Paris), Alain Monfort (CNAM, Paris), Roger Pradel (Centre d'écologie fonctionnelle et évolutive, Montpellier) et Jeroen Kornelis Vermunt (Université de Tilburg, Pays-Bas), réunis à l'occasion des 13e Journées d'étude en statistique organisées par la SFdS au Centre international de rencontres mathématiques de Luminy.
La Société Française de Statistique (SFdS), association reconnue d'utilité publique, a pour objectif de favoriser les développements de la statistique et d'assurer la représentation de l'ensemble des utilisateurs, enseignants et chercheurs dans ce domaine.
Il n'y a pas encore de discussion sur ce livre
Soyez le premier à en lancer une !
A gagner : des exemplaires de cette BD jeunesse sur fond de légendes celtiques !
L'autrice coréenne nous raconte l'histoire de son pays à travers l’opposition et l’attirance de deux jeunes adolescents que tout oppose
Mêlant la folie à l’amour, l’auteur nous offre le portrait saisissant d’une « femme étrange » bousculant les normes binaires de l’identité sexuelle
Dans ce recueil de 13 nouvelles, la jeune autrice mexicaine frappe fort mais juste
