Le Monde des Utilisateurs de L'Analyse de Données ISSN 17697387
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Mise à jour
12 juin 2009
 

La Revue MODULAD

Editorial - numéro 39 (décembre 2008)


Dans cette livraison de l’hiver 2008, vous trouverez deux tutoriels : l’un consacré aux modèles linéaires, l’autre à la qualité des données. Le corps de ce numéro est constitué de cinq articles abordant des sujets variés : les séries chronologiques et la prévision, la spatialisation des données, un modèle à équations simultanées, un problème de valeurs extrêmes, une nouvelle approche des corrélations partielles.

Au chapitre des notules, on trouvera les réflexions du statisticien sur le jeu du Sudoku et d’autres considérations sur l’analyse des données et l’économie.

Au chapitre des manifestations, nous avons été heureux de parrainer le Workshop Franco-Brésilien sur la fouille de données qui s'est déroulé du 5-7 mai 2009 à l'Université Fédérale du Pernambouc, RECIFE, Brésil dans le cadre de l'année de la France au Brésil.

Alain MORINEAU
-
Direction de la Revue MODULAD


A l'attention des auteurs : pour les articles écrits en LATEX, merci d'utiliser le modèle disponible ici.


Sommaire du numéro 40

Articles

  • Pourquoi les modèles de mélange pour la classification ? Christophe BIERNACKI. (p.1-22). Résumé Article
  • MIXMOD : un logiciel de classification supervisée et non supervisée pour données quantitatives et qualitatives. Florent LANGROGNET. (p.23-40). Résumé Article
  • Détection d'hétérogénéité au sein de mesures de qualité de l'environnement. Julien JACQUES, Carole LANGLOIS-JACQUES. (p.41-52). Résumé Article
  • Mélanges gaussiens bidimensionnels pour la comparaison de deux échantillons de chromatine immunoprécipitée. Caroline Bérard, Marie-Laure Martin-Magniette, Alexandra To, François Roudier, Vincent Colot, Stéphane Robin. (p.53-67). Résumé Article
  • Sélection de variables pour la classification par mélanges gaussiens pour prédire la fonction des gènes orphelins. Cathy Maugis, Marie-Laure Martin-Magniette, Jean-Philippe Tamby, Jean-Pierre Renou, Alain Lecharny, Sébastien Aubourg, Gilles Celeux. (p.69-80). Résumé Article
  • Classification supervisée et non supervisée en grande dimension. Stephane GIRARD, Charles BOUVEYRON . (p.81-102). Résumé Article
  • Le Graphe Génératif Gaussien. Pierre Gaillard, Michael Aupetit, Gérard Govaert . (p.103-120). Résumé Article
  • Les modèles de mélange, un outil utile pour la classification semi-supervisée. Vincent VANDEWALLE . (p.121-145). Résumé Article
  • Le logiciel SpaCEM3 pour la classification de données complexes. Juliette Blanchet, Florence Forbes, Sophie Chopart, Lamiae Azizi . (p.147-166). Résumé Article