Brève description / annotation

Le CHAPITRE 1 définit en introduction la notion de variables qualitatives et quantitatives, ainsi que les data frames. Le CHAPITRE 2 s'intéresse aux comparaisons des proportions et des moyennes, avec un regard sur les petits échantillons et les échantillons appariés, si fréquents en pratique. Le CHAPITRE 3 est consacré aux répétitions. La répétition des mesures nous amène à un chapitre fondamental, celui des essais inter-observateurs et intra-observateurs (Kappa, Anova pour mesures répétées, ICC). Le CHAPITRE 4 traite de la corrélation (matrice de corrélation, coeffi cients de corrélation, corrélation et causalité). Le CHAPITRE 5 étudie les régressions : la régression linéaire, la régression polynomiale et ses degrés. Le CHAPITRE 6 aborde de nombreuses méthodes de classifi cation : régression logistique, régressions régularisées, analyse discriminante, arbres décisionnels, machines à vecteurs supports, classifieur naïf de Bayes, méthode des K-means, K-medoid, méthode des plus proches voisins, méthodes hiérarchiques, bagging, boosting, random forest.

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