L’imputation multiple des données manquantes aléatoirement ...

REVIT - YouTube ExaClairDE - YouTube SAS Forum 2013 - Table Ronde avec Gérald Karsenti (Partie 6) GossipRoom - YouTube Régression Logistique Multinomiale/polytomique et applications: de la théorie à la pratique

Options de certaines fonctions. Tout d’abord, certaines fonctions de R acceptent en argument un vecteur permettant de pondérer les observations (l’option est en général nommée weights ou row.w).C’est le cas par exemple des méthodes d’estimation de modèles linéaires 2 (lm) ou de modèles linéaires généralisés 3 (glm) ou dans les analyses de correspondances 4 des extensions ... 1Trafic de données avec Python-pandas Trafic de données avec Python-pandas Résumé L’objectif de ce tutoriel est d’introduire Python pour la préparation (data munging ou wrangling ou trafic) de données massives, lors-qu’elles sont trop volumineuses pour la mémoire (RAM) d’un ordi-nateur. Search the world's information, including webpages, images, videos and more. Google has many special features to help you find exactly what you're looking for. ormationF sous SAS. Project - 27.09.2011 Ce document rassemble les informations fournies lors de la formation doctorale organisée par l'Association PROJECT. Deux parties le composent: La partie durprécoes introduit les commandes qui seront utilisées lors de la formation. Il s'agit d'une introduction primaire au langage de programmation sous SAS. Nous pouvons manipuler le jeu de données, en extraire des bouts, faire des jeux de données bootstrap en le rééchantillonnant, voir ce qui se passerait si on avait des données manquantes. Nous pouvons également sur cet exemple faire des diagnostics plus poussés (résidus, valeurs aberrantes, ) et comparer les modèles avec un test.

[index] [4859] [3401] [4769] [488] [6575] [432] [1264] [1017] [991] [6526]

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