Chaînes de Markov et modèles de transition : applications aux sciences sociales / André Berchtold [ Livre]

Auteur principal: Berchtold, AndréLangue: Français.Publication : Paris : Hermès, 1998Description : 284 p. ; 24 cmISBN: 2866016610.Collection: Interdisciplinarité et nouveaux outils, 1248-7384Classification: 519.2 Probabilités : applicationsRésumé: Résumé Cet ouvrage est consacré à l'étude des chaînes de Markov et des modèles de transition. Il présente de façon claire et précise un ensemble de méthode d'analyse novatrices avant un très large champ d'application en sciences sociales et dans tous les domaines travaillant avec des données catégorielles. Prenant comme point de départ l'analyse des tables de contingence, l'auteur les transforme de façon à exploiter au maximum l'information qu'elles renferment. Des mesures de qualité et de pouvoir prédictif des données sont présentées, ainsi que des méthodes permettant une analyse dynamique des relations entre variables. Dans un souci pédagogique, de très nombreux exemples viennent illustrer chacun des concepts proposés, faisant de cet ouvrage un véritable manuel d'analyse de données et rendant son contenu immédiatement utilisable. Sommaire PARTIE I. LES CHAINES DE MARKOV 1. Initiation aux chaînes de Markov 2. Les matrices de transition 3. Stabilité des matrices de transition 4. Qualité informative des matrices de transition PARTIE II. MODELISATION DES PROCESSUS DE TRANSITION 5. Pourquoi modéliser? 6. Le modèle de Raftery et ses dérivés 7. Modélisation générale des chaînes de Markov 8. Le théorème limite 9. Le modèle général de transition 10. Structure en réseau du modèle 11. Estimation des modèles de transition 12. Simulations numériques PARTIE III. APPLICATIONS 13. Applications théoriques 14. Applications empiriques 15. Le système suisse d'assurance-maladie.Sujet - Nom commun: Statistique mathématique | Sciences sociales -- Méthodes statistiques | Modèles mathématiques | Markov, Processus de
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Mathématiques
519.2 BER (Browse shelf) Available 519.2 Probabilités : applications 00000927

Bibliogr. p. 277-282. Index

Bibliogr., index

Résumé
Cet ouvrage est consacré à l'étude des chaînes de Markov et des modèles de transition. Il présente de façon claire et précise un ensemble de méthode d'analyse novatrices avant un très large champ d'application en sciences sociales et dans tous les domaines travaillant avec des données catégorielles. Prenant comme point de départ l'analyse des tables de contingence, l'auteur les transforme de façon à exploiter au maximum l'information qu'elles renferment. Des mesures de qualité et de pouvoir prédictif des données sont présentées, ainsi que des méthodes permettant une analyse dynamique des relations entre variables. Dans un souci pédagogique, de très nombreux exemples viennent illustrer chacun des concepts proposés, faisant de cet ouvrage un véritable manuel d'analyse de données et rendant son contenu immédiatement utilisable.
Sommaire
PARTIE I. LES CHAINES DE MARKOV
1. Initiation aux chaînes de Markov
2. Les matrices de transition
3. Stabilité des matrices de transition
4. Qualité informative des matrices de transition
PARTIE II. MODELISATION DES PROCESSUS DE TRANSITION
5. Pourquoi modéliser?
6. Le modèle de Raftery et ses dérivés
7. Modélisation générale des chaînes de Markov
8. Le théorème limite
9. Le modèle général de transition
10. Structure en réseau du modèle
11. Estimation des modèles de transition
12. Simulations numériques
PARTIE III. APPLICATIONS
13. Applications théoriques
14. Applications empiriques
15. Le système suisse d'assurance-maladie

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