Etude des indicateurs du développement et classification des pays africains : approche statistique
| dc.contributor.author | Bounsiar, Rachid | |
| dc.contributor.author | Tebani, Sabrina | |
| dc.date.accessioned | 2020-02-20T08:59:11Z | |
| dc.date.available | 2020-02-20T08:59:11Z | |
| dc.date.issued | 2019 | |
| dc.description | 75 f. : ill. ; 30 cm | en |
| dc.description.abstract | L'objectif de notre travail est de montrer l'indisponibilité et l'utilité de l'analyse des données quand il s'agit de traiter des informations sous forme de données multidimensionnelles, ce genres d'informations se trouve dans des différents domaines tel que l'industrie, le marketing, la biologie, l'économie,…etc. L'analyse de données recouvre un ensemble de techniques ayant pour objectif la description statis- tique des grands tableaux. Ces techniques permettent de mettre en évidence les structures cachées dans les données telles que les corrélations, les dépendances, les causalités ..., etc. Dans le cas de notre nous avons présenté deux méthodes de l'analyse des données, l'analyse en composantes principales (ACP) et l'analyse discriminante (AD) ainsi que nous mettons en application les biens fondés théorique des deux méthodes afin de traiter les indicateurs du développement des pays Algérie, Maroc et Tunisie. Aussi, nous avons établi une fonction Score afin de répertorier le mieux possible les pays africains en deux catégories. Notre travail sera achevé par une conclusion contenant des perspectives futures. | en |
| dc.identifier.citation | Mathématiques appliquées à la gestion | en |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ummto.dz/handle/ummto/10975 | |
| dc.language.iso | fr | en |
| dc.publisher | UMMTO | en |
| dc.subject | Inertie | en |
| dc.subject | Composantes principales | en |
| dc.subject | Variable discriminante | en |
| dc.subject | Fonction score | en |
| dc.title | Etude des indicateurs du développement et classification des pays africains : approche statistique | en |
| dc.type | Thesis | en |