Extension de l'analyse statistique implicative au cas des variables aléatoires continues à valeurs sur [0; 1] et de loi uniforme. Première approche

Autor: Jean-Claude Regnier, Régis Gras
Přispěvatelé: ADIS-Langues, Interactions, Corpus, Apprentissages, Représentations (ICAR), École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-INRP-Ecole Normale Supérieure Lettres et Sciences Humaines (ENS LSH)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-INRP-Ecole Normale Supérieure Lettres et Sciences Humaines (ENS LSH)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique de Nantes Atlantique (LINA), Mines Nantes (Mines Nantes)-Université de Nantes (UN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Jean-Claude Régnier and Marc Bailleul and Régis Gras
Jazyk: francouzština
Rok vydání: 2012
Předmět:
Zdroj: L'analyse statistique implicative : de l'exploratoire au confirmatoire
Jean-Claude Régnier and Marc Bailleul and Régis Gras. L'analyse statistique implicative : de l'exploratoire au confirmatoire, IUFM de l'Université de Caen Basse Normandie, pp.65-67, 2012, 978-2-7466-5256-9
HAL
Popis: http://sites.univ-lyon2.fr/asi6/?page=14; International audience; L'Analyse Statistique Implicative - ASI a été fondée à son origine sur l'étude de variables binaires réalisées sur des populations finies ou dénombrables pour définir une relation de quasi-implication ou implication statistique. La binarité visait à traduire l'appartenance ou non d'un individu à une catégorie définie par un caractère simple ou composite : 1 correspondant au fait que celui-ci possède ce caractère, 0 quand il ne le possède pas. Une première extension dans le cadre A.S.I. a été réalisée par M. Bailleul, dans sa thèse où il y définit le concept de variable modale en tant que variable ordonnée. Puis par J.B. Lagrange définissant la notion de variables numériques sur [0 ; 1] pour y introduire une relation de propension. Ensuite par R. Gras qui élargit aux notions de variable-intervalle, de variables sur intervalles et de variables floues. Une autre extension a été réalisée par J-C. Régnier et R. Gras à (2005) partir des variables de rang transformées affinement en variables modales introduisant la notion de relation de propension permutationnelle. Ici nous proposons une extension à des variables aléatoires continues à distribution uniforme sur [0 ; 1] dont l'ensemble est structuré par une relation de propension. Nous espérons que cette explicitation théorique incitera à des mises en pratique. .
Databáze: OpenAIRE
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