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Carole Toque
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Analyse statistique pour la gestion bancaire et financière ; applications avec R
Virginie Terraza, Carole Toque
- De Boeck Supérieur
- Lmd Economie
- 4 Juillet 2013
- 9782804181482
Cet ouvrage introduit puis illustre deux (grandes) familles de méthodes statistiques descriptives par des applications dans le domaine de la gestion financière, mises en oeuvre grâce au logiciel R libre et facile d'accès (codes fournis). Cet ouvrage introduit puis illustre deux (grandes) familles de méthodes statistiques descriptives par des applications dans le domaine de la gestion financière, mises en oeuvre grâce au logiciel R libre et facile d'accès.Ces deux familles de méthodes statistiques sont : - une analyse statistique descriptive, afin de décrire et de représenter par des statistiques des données financières;- des méthodes statistiques de modélisation, afin de décrire au mieux le comportement des variables à partir d'une série d'observations. L'objectif d'une telle description analytique est la recherche d'une modélisation des variables financières dans un but prédictif. Plusieurs séries de tests statistiques viennent compléter l'analyse, afin de minimiser l'erreur de prévision.Les auteurs mettent l'accent sur des applications financières concrètes, dont la source de données principale est Bankscope. Bankscope est une base de données qui renferme des informations détaillées sur les banques du monde entier. En complément du livre, deux tableaux complets sont fournis à partir desquels des extractions sont faites pour illustrer directement le cours, ainsi que des applications plus complètes en fin de chapitre. La période d'étude est 2005-2010, ce qui permet d'avoir une analyse d'avant la crise et d'après la crise de 2008.Pour résoudre ces exercices, les codes d'accès du logiciel R sont à chaque fois fournis.
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Répertoire général des aliments
Jean-claude Favier, Jayne Ireland-ripert, Carole Toque, Max Feinberg
- Lavoisier - Technique Et Documentation
- 5 Novembre 1999
- 9782852069213
Le Répertoire général des aliments est une version imprimée de Regal, banque de données développée par le Ciqual, Centre informatique sur la qualité des aliments.
Bien plus qu'une simple mise à jour de la version de 1991, cette deuxième édition a été considérablement augmentée et améliorée. D'une part, nombre des aliments analysés passe de 572 à 800 ; d'autre part, les valeurs indiquées gagnent en fiabilité. Elles sont issues directement de mesures de laboratoires pour la plupart, le complément provenant de données empruntées à la littérature. Outre ces tableaux chiffrés, le Répertoire général des aliments décrit également les aliments répertoriés selon le langage international Langual, propose des listes d'aliments remarquables ainsi que les valeurs énergétiques des 800 aliments selon la directive de l'Union européenne.
Les données chiffrées de la base sont également disponibles sur la disquette PC jointe.
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Data science par analyse des données symboliques
Filipe Afonso, Edwin Diday, Carole Toque
- Technip
- Statistiques
- 25 Janvier 2018
- 9782710811817
Une nouvelle façon d'analyser les données classiques, complexes et massives à partir des classes Applications avec Syr et R La numérisation croissante de notre société alimente des bases de données de taille grandissante (Big Data). Ces données sont souvent complexes (hétérogènes et multi-tables) et peuvent être la source de création de valeur considérable à condition qu'elles soient exploitées avec des méthodes d'analyse adéquates. Un « Data Scientist » a justement pour objectif d'extraire des connaissances de ce type de données et c'est l'objectif de cet ouvrage.
Les classes constituent un pivot central de la découverTe de connaissances. En Analyse des Données Symboliques (ADS), les classes sont décrites par des variables dites symboliques prenant en compte leur variabilité interne sous forme de distributions, d'intervalles, d'histogrammes, de diagrammes de fréquences, etc.
Le livre débute par la construction de différents types de variables symboliques à partir de classes données. Des statistiques descriptives, une méthode de discrétisation automatique adaptée aux données massives (Big Data) suivies par des indices de proximité étendus aux données symboliques y sont présentés. Vient ensuite un ensemble de méthodes présenté dans le contexte de l'ADS. Il s'agit de la méthode des nuées dynamiques (MND), de la décomposition de mélange par partition (issue de la MND) ou par partition floue (EM), de l'analyse en composantes principales, de l'algorithme Apriori, des règles d'association et des arbres de décision. Pour la prévision, le livre présente des méthodes de régressions dont celles pénalisées « ridge », « lasso » et « elastic », et des séries temporelles.
Pour la mise en application de ces premières méthodes, des exercices et des applications concrètes réalisées auprès d'administrations, d'industriels, de financiers et de scientifiques sont proposés. Leur mise en oeuvre s'appuie aussi bien sur le logiciel innovant Syr que sur le logiciel statistique R.
Cet ouvrage d'introduction à l'ADS s'adresse aux étudiants, aux ingénieurs, aux universitaires, ainsi qu'à tous ceux qui désirent comprendre cette nouvelle façon de penser en Science des Données.
