Règles de classement et taux d'erreur en analyse discriminante

Performance relative des règles de classement et des estimateurs des taux d'erreur en analyse discriminante

Ce livre expose de manière simple et illustrée les principes d'établissement des règles de classement linéaire, quadratique et logistique en analyse discriminante ainsi que les procédures d'application dans les logiciels statistiques Minitab et SAS.

Les taux d'erreur théoriques associés à ces règles et leurs estimateurs ont été aussi présentés.

Par ailleurs, la performance empirique des trois règles de classement et des estimateurs des taux d'erreur a été évaluée dans différentes situations définies par la distribution des populations, leur taux de recouvrement, le nombre de variables, la taille des échantillons et le degré d'hétéroscédasticité des populations.

L'effet du nombre de groupes sur la performance des règles et des estimateurs a été aussi examiné.