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| Analyse de données multivariées (4) ::
post Années :: 2008 :: Toutes |
| Post nº4 (id3830) envoyé par Lau le 28 Jun 2008, 12:08 1) clustering 2) test student |
| Post nº3 (id3378) envoyé par Hugo le 22 Jan 2008, 14:53 Question : on a une série de tissus qui sont soit sains soit malins et on a une série de mesures de protéines ou je c plus quoi et on veut, sur base de nouvelles mesures être en mesure de déterminer si le tissu est sain ou malade => très clairement la deuxième partie du cours avec les modèles => expliquer comment on fait un modèle puis l'analyse discriminante factorielle puis l'analyse discriminante décisionnelle et pour finir un petit tour sur les classificateurs bayésiens. Puis une pluie de petites questions avec entre-autre les trucs qu'on a d'office passé comme le diagramme en camenbert pour utiliser un même échantillon pour l'apprentissage et le test du modèle (puisque les données sont chères). On a un peu parlé aussi des plus proches voisins et tout enfin c'est une machine à questions. Pour la partie sur les labos, ya des postits plein le rapport et c'est parti, elle passe de post-it en post-it (seulement sur la partie du cours non vue avant donc ici la première) et elle cuisine sur les tests avec les hypothèses, la procédure de Dunn, les coefficients de Spearman et Pearson (à savoir qu'en général quand on travaille sur les données on est en paramétrique et sur les rangs en non paramétrique) |
| Post nº2 (id3359) envoyé par tim le 18 Jan 2008, 10:48 Hey moi j'ai eu une petite mise en situation ou elle me disait que j'avais un tableau de données dont les individus étaient des tissus malades et les variables aléatoires des trucs genre des taux d'expression de protéines. La question était "on voudrait mettre en évidence des groupes parmis les tissus malades" En gros il fallait tout raconter sur le clustering (chaque technique, comment les embriquer) et moi je lui ai aussi proposé de faire une acp avant ca et elle a trouvé que c'était une bonne idée. Il faut vraiment tout dire, justifier chaque mot que vous dites expliquer chaque point de chaque graphe que vous dessinez et elle sera ravie. Pour les tp's elle m'a fait chier avec les différences entre tous les coéficients de corrélation (spearman, pearson, kendal,....) En bref elle est plutot sympa et elle laisee beaucoup de temps pour préparer. |
| Post nº1 (id3335) envoyé par Quang le 12 Jan 2008, 16:08 Tout connaitre, de la partie sur les tests d'hypothèses à la dernière ligne du cours sur la régression linéaire multiple. Une question sur une des deux parties du cours, et puis questions dans votre rapport sur l'autre partie. Elle creuse dans tout ce que vous dites( hypothèses qu'on fait, ce que signifie chaque terme que vous employez, les coefficients utilisés,etc) exemples: Régression linéaire multiple (savoir ce qu’est R) ACM et détaillez les principes de base de son fonctionnement. théorème de Bayes (différence entre P (Wk | x) et P (x | Wk) elle s'est également attardée sur la régression logistique et la méthode les plus proche voisins. clustering, analyse discrimante, etc.. |
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