Mphil. Main > OP205 Background - Research - Teaching - Publications Position: Office Location: Telephone: E-mail: op205 at cam.ac.uk You are never given a wish without also being given the power to make it true.
STAT® - Analyse de données. Comment calculer la statistique du chi2 sur un tableau de contingence ?
Il faut retravailler la table en entrée. Exemple : DATA yeux; INPUT couleur $ sexe poids @@; CARDS; bleu 1 10 bleu 2 20 vert 1 50 vert 2 60 marron 1 25 marron 2 40 ; RUN;PROC FREQ data=yeux; TABLES couleur*sexe / chisq; WEIGHT poids; RUN; Comment créer un tableau disjonctif complet à partir d'une table individus*variables ? Pour créer un tel tableau, il faut utiliser les procédures Corresp et Transpose. La table de départ 'essai' est de type individus(id)*variables (voit, prof, situ, age), avec des variables alphanumériques. /* créer la table des fréquences des modalités des variables par individus (0 ou 1)*/ proc corresp data=essai outf=freqs noprint; tables id, voit prof situ age; run;/* créer le tableau disjonctif complet */ proc transpose data=freqs out=rfreqs; where _type_ eq 'OBSERVED'; var count; id column; by row; run; Quelles sont les études réalisées par la procédure CORRESP ? Exemple: Memoire_Celine%20Final%20_V5_ WP%20Toward%20Total%20Audience.
Algorithme espérance-maximisation. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.
L' (en anglais , souvent abrégé ), proposé par Dempster et al. (1977) [ 1 ] , est une classe d' algorithmes qui permettent de trouver le maximum de vraisemblance des paramètres de modèles probabilistes lorsque le modèle dépend de variables latentes non observables. On utilise souvent l'algorithme EM pour la classification de données, l'apprentissage automatique, ou la vision artificielle.
On peut également citer son utilisation en imagerie médicale dans le cadre de la reconstruction tomographique. L'algorithme d'espérance-maximisation comporte : une étape d'évaluation de l'espérance (E), où l'on calcule l'espérance de la vraisemblance en tenant compte des dernières variables observées, une étape de maximisation (M), où l'on estime le maximum de vraisemblance des paramètres en maximisant la vraisemblance trouvée à l'étape E. Principe de fonctionnement [ modifier ] Dans ce cas, on s'appuie sur des données complétées par un vecteur inconnu.
C=0 Fin. 96b17. 1425_IpsosMediaCT_WhitePaper_DataFusion_Jun2011. 261. Publications.