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A backward selection procedure for approximating a discrete probability distribution by decomposable models

Francesco M. Malvestuto (2012)

Kybernetika

Decomposable (probabilistic) models are log-linear models generated by acyclic hypergraphs, and a number of nice properties enjoyed by them are known. In many applications the following selection problem naturally arises: given a probability distribution p over a finite set V of n discrete variables and a positive integer k , find a decomposable model with tree-width k that best fits p . If is the generating hypergraph of a decomposable model and p is the estimate of p under the model, we can measure...

Analyse géométrique des données : une enquête sur le racisme

Philippe Bonnet, Brigitte Le Roux, Gérard Lemaine (1996)

Mathématiques et Sciences Humaines

Dans cet article, nous présentons une démarche d'analyse statistique d'un questionnaire appliquée à une enquête sur le racisme. La méthodologie suivie est celle de l'ana lyse des données structurées, inspirée des comparaisons spécifiques en analyse de variance, et appliquée à des données géométriques (nuage euclidien). La mise en œuvre est réalisée grâce au langage d'interrogation de données (LID) implanté dans le logiciel EyeLID.

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