Dépendances des variables qualitatives - Version 2.1

Voilà un item de ma TODO LIST qui vient de resurgir de nulle part. Après 9 ans, j'ai mis à jour mon livre intitulé "Etude de dépendances – Variables qualitatives". Les deux premières versions dataient de 2007 (version 1.0 puis 2.0). Le document a été recompilé en 2011 semble-t-il, mais sans que je n'aie conservé une trace du pourquoi. Il était resté en stand-by depuis.

La période étant propice à l'introspection, j'ai essayé de faire le tour de mes supports en suspens. Et je me suis rendu compte que j'avais noté une série de modifications à faire sur ce document. Je l'ai donc mis à jour en corrigeant déjà les coquilles qui pouvaient l'émailler ici ou là, en modifiant les options de compilation pour qu'une table de matière apparaisse dans les lecteurs de PDF, en rajoutant des références ou en retirant les liens URL devenus obsolètes, et en rajoutant quelques sections qui me paraissaient intéressantes.

Le fichier Excel des exemples illustratifs a été complété en conséquence.

Mots-clés : tableau de contingence, khi-2, mesures PRE (proportional reduction in error), odds et odds-ratio, coefficient de concordance, mesures d'association, associations ordinales
Techniques décrites : statistique du khi-2, test d'indépendance du khi-2, contributions au khi-2, t de Tschuprow, v de Cramer, lambda de Goodman et Kruskal, tau de Goodman et Kruskal, U de Theil, coefficient phi, correction de continuité, Q de Yule, kappa de Cohen, kappa de Fleiss, gamma de Goodman et Kruskal, tau-b de Kendall, tau-c de Kendall, d de Sommers, test de Mc Nemar, coefficient d'incertitude symétrique
Ouvrage : Etude des dépendances - Variables qualitatives - Tableau de contingence et mesures d'association
Exemples illustratifs : Credit.xlsx

Analyse Discriminante Linéaire sous R

En rédigeant mon précédent tutoriel consacré à l'analyse discriminante sous Python, je me suis rendu compte que je n'avais jamais écrit d'équivalent pour R, où l'on passerait en revue les fonctionnalités de la fonction lda() du package MASS qui fait référence sous cet environnement. C'est étonnant, surtout que je la pratique depuis un bon moment déjà. C'est même une des premières méthodes de R que j'ai explorées avec glm() et rpart(). Nous allons essayer d'y remédier dans ce document.

Nous reprenons la trame de la présentation pour Python, en prenant appui toujours sur notre support de cours dédié, mais en l'adaptant bien sûr aux spécificités de lda(). Notre référence reste SAS, avec les procédures proc discrim et proc candisc. Un des enjeux fort sera de faire le lien entre les parties descriptives et prédictives en dérivant les fonctions de classement à partir des fonctions canoniques discriminantes.

Mots-clés : logiciel R, analyse discriminante linéaire, analyse discriminante prédictive, ADL, linear discriminant analysis, lda, package MASS, sélection de variables, package klaR, stepdisc, logiciel SAS, proc discrim, proc candisc

Didacticiel : ADL sous R

Données et code source R : Kirsch - Mirabelle - Poire

Références :

R. Rakotomalala, "Analyse discriminante linéaire".
Tutoriel Tanagra, "Analyse discriminante linéaire sous Python", avril 2020.

Tutoriel Tanagra, "Analyse discriminante linéaire - Comparaisons de logiciels", juillet 2012.

Analyse Discriminante Linéaire sous Python

L'analyse discriminante linéaire est une méthode prédictive où le modèle s'exprime sous la forme d'un système d'équations linéaires des variables explicatives. Je l'affectionne particulièrement. Le temps que je lui consacre dans mes enseignements fait partie de mes séances favorites notamment parce qu'elle se prête à des multiples lectures. Je tiendrai très facilement des heures avec un nombre pourtant réduit de slides.

Dans ce tutoriel, nous étudierons le comportement de la classe de calcul LinearDiscriminantAnalysis du package "scikit-learn" pour Python. En faisant le tour de ses propriétés et méthodes, nous passerons en revue les différents aspects de la technique. Pour mieux situer la teneur des résultats, nous mettrons en parallèle les sorties de la procédure PROC DISCRIM du logiciel SAS qui fait figure de référence dans le domaine.

Mots-clés : python, analyse discriminante linéaire, adl, test manova, lambda de wilks, coefficients des fonctions de classement, package scikit-learn, logiciel sas, prox discrim

Didacticiel : Analyse discriminante linéaire sous Python

Données et code source Python : Kirsch - Mirabelle - Poire

Références :

R. Rakotomalala, "Analyse discriminante linéaire".

Tutoriel Tanagra, "Analyse discriminante linéaire - Comparaisons de logiciels", juillet 2012.