R�gles de Classement Et Taux d'Erreur En Analyse Discriminante

Ce livre expose de maniere simple et illustree les principes d'etablissement des regles de classement lineaire, quadratique et logistique en analyse discriminante ainsi que les procedures d'application dans les logiciels statistiques Minitab et SAS. Les taux d'erreur theoriques associes a ces regles et leurs estimateurs ont ete aussi presentes. Par ailleurs, la performance empirique des trois regles de classement et des estimateurs des taux d'erreur a ete evaluee dans differentes situations definies par la distribution des populations, leur taux de recouvrement, le nombre de variables, la taille des echantillons et le degre d'heteroscedasticite des populations. L'effet du nombre de groupes sur la performance des regles et des estimateurs a ete aussi examine.