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Liaisons complexes entre variables: les repérer, les valider. Application à l'économie du mariage

Martine Cadot () and Dhouha El Haj Ali ()
Additional contact information
Martine Cadot: ABC - Machine Learning and Computational Biology - LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications - Inria - Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique - UHP - Université Henri Poincaré - Nancy 1 - Université Nancy 2 - INPL - Institut National Polytechnique de Lorraine - CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique
Dhouha El Haj Ali: FSEGT - Faculté des Sciences Economiques et de Gestion de Tunis - UTM - Tunis El Manar University [University of Tunis El Manar] [Tunisia] = Université de Tunis El Manar [Tunisie] = جامعة تونس المنار (ar)

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Abstract: Nous nous intéressons ici à un type particulier de complexité qui est celle des liaisons entre variables. Par exemple, en économie, la pauvreté d'un ménage est liée de façon complexe à la situation socio-économique des deux époux avant leur mariage. La première source de complexité vient de la variabilité des individus, ce qui invite à utiliser une modélisation statistique (modèles de régression, ANOVA, etc.) afin de mettre au jour et valider ces liaisons. Mais une deuxième source de complexité, qui rend inopérant ce cadre statistique classique, est le grand nombre de variables et la difficulté à leur attribuer un type bien défini (variables avec des valeurs manquantes, qualitatives ou ordinales, etc.), ce qui invite à se tourner vers des méthodes d'apprentissage plus souples. Nous présentons une telle méthode, à base de motifs, et nous l'illustrons en l'appliquant à des données issues d'un questionnaire portant sur des ménages tunisiens.

Date: 2010-01-26
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Citations:

Published in 7ème Atelier Fouille de Données Complexes -complexité liée aux données multiples - AFDC'2010, Jan 2010, Hammamet, Tunisie. pp.1-12

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