Inversions en classification hiérarchique : application à la construction adaptative d'indices d'agrégation
Jacobians of certain transformations of singular matrices
In this study various Jacobians of transformations of singular random matrices are found. An alternative proof of Uhlig's first conjecture (Uhlig (1994)) is proposed. Furthermore, we propose various extensions of this conjecture under different singularities. Finally, an application of the theory of singular distributions is discussed.
Jak viktoriánský polyhistor objevil korelační analýzu
Regresní a korelační analýza patří mezi nejčastěji používané metody statistického zpracování dat. Objev této metody je spojen se jménem geniálního myslitele 19. století Francise Galtona. Článek je zaměřen na život a dílo tohoto významného vědce a zejména na přiblížení jeho myšlenek při tvorbě základních pojmů regresní a korelační analýzy.
Joint weak hazard rate order under non-symmetric copulas
A weak version of the joint hazard rate order, useful to stochastically compare not independent random variables, has been recently defined and studied in [4]. In the present paper, further results on this order are proved and discussed. In particular, some statements dealing with the relationships between the jointweak hazard rate order and other stochastic orders are generalized to the case of non symmetric copulas, and its relations with some multivariate aging notions (studied in [2]) are presented....
-Depth-nearest Neighbour Method and its Performance on Skew-normal Distributons
In the present paper we investigate performance of the -depth-nearest classifier. This classifier, proposed recently by Vencálek, uses the concept of data depth to improve the classification method known as the -nearest neighbour. Simulation study which is presented here deals with the two-class classification problem in which the considered distributions belong to the family of skewed normal distributions.
Kendall's tau-type rank statistics in genome data
High-dimensional data models abound in genomics studies, where often inadequately small sample sizes create impasses for incorporation of standard statistical tools. Conventional assumptions of linearity of regression, homoscedasticity and (multi-) normality of errors may not be tenable in many such interdisciplinary setups. In this study, Kendall's tau-type rank statistics are employed for statistical inference, avoiding most of parametric assumptions to a greater extent. The proposed procedures...
Kernel Ho-Kashyap classifier with generalization control
This paper introduces a new classifier design method based on a kernel extension of the classical Ho-Kashyap procedure. The proposed method uses an approximation of the absolute error rather than the squared error to design a classifier, which leads to robustness against outliers and a better approximation of the misclassification error. Additionally, easy control of the generalization ability is obtained using the structural risk minimization induction principle from statistical learning theory....
Kugeltest für Streuellipsoide räumlicher Punkthaufen.
La articulación entre lo cuantitativo y lo cualitativo: de las grandes encuestas a la recogida de datos intensiva.
Son casi innumerables las reflexiones que se han hecho en el campo de la metodología de las ciencias sociales, sobre la dicotomía, real o inexistente, entre las perspectivas de análisis cuantitativo y cualitativo, mientras que han sido menos abundantes los trabajos teóricos, aunque van siendo más abundantes los empíricos, que han tratado de compatibilizar y/o complementar ambas perspectivas. En muchos casos los trabajos cualitativos cubren solamente los primeros pasos de la investigación social,...
La comparaison des hiérarchies : indices et métriques
La procédure linéaire de classement la plus sûre sans hypothèse distributionnelle ?
L'algorithme proxel pour les dissimilarités
L'algorithme SEM : un algorithme d'apprentissage probabiliste pour la reconnaissance de mélange de densités
L'analyse des données: before and around.
L'analyse implicative bayésienne, une méthode pour l'étude des dépendances orientées. II : modèle logique sur un tableau de contingence
Dans Bernard & Charron (1996), nous avons proposé une nouvelle méthode, l'Analyse Implicative Bayésienne (AIB), pour l'étude des dépendances orientées entre deux variables binaires, méthode qui permet de conclure en terme de quasi-implication entre modalités des variables. Nous étendons ici cette méthode au cas d'un tableau de contingence A × B quelconque avec le problème de la mesure du degré de quasi-adéquation des données à un modèle logique donné. Au niveau descriptif, la méthode repose...
L'analyse implicative bayésienne, une méthode pour l'étude des dépendances orientées. I : données binaires
La réussite à l'épreuve A implique-t-elle, approximativement, la réussite à l'épreuve B ? Parmi les indices descriptifs proposés pour mesurer de telles dépendances orientées, nous considérons l'indice H de Loevinger, qui s'exprime simplement en termes des taux de liaison entre modalités. A partir de cet indice, nous définissons les notions de quasi-implication, de quasi-équivalence et de quasi-indépendance dans un tableau de contingence 2 x 2. Cependant, les méthodes inductives correspondantes,...
L'analyse krigeante pour le classement d'observations spatiales et multivariées
Large deviations of U-empirical measures in strong topologies and applications
Large Sample Estimation Strategies for Eigenvalues of a Wishart Matrix.
Late nineteenth century Britain: a social, political, and methodological context for the rise of multivariate statistics.