Méthodes statistiques de l'économie et de la gestion, 4, Économétrie des variables qualitatives. Théorie et application sous SAS®, Méthodes statistiques de l'économie et de la gestion - Tome 4
Format
Broché
EAN13
9782757431788
ISBN
978-2-7574-3178-8
Éditeur
Presses Universitaires du Septentrion
Date de publication
Collection
GUIDES PRATIQUE
Séries
Méthodes statistiques de l'économie et de la gestion (4)
Nombre de pages
310
Dimensions
20 x 14 x 4,6 cm
Poids
369 g
Langue
français
Fiches UNIMARC
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4 - Économétrie des variables qualitatives. Théorie et application sous SAS®

Méthodes statistiques de l'économie et de la gestion - Tome 4

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Le domaine des variables qualitatives a longtemps été un parent pauvre de
l'économétrie. Mais, dans le dernier tiers du XXe siècle, il a connu un
considérable gain d’intérêt sous l’effet de deux phénomènes principaux: le
développement de l’analyse économique des choix au cas où seule une gamme
limitée d’alternatives s’ouvre au décideur; la volonté d’utiliser au mieux les
informations sur les comportements des clients à présent enregistrés dans des
bases de données informatisées. On dispose à présent, dans ce domaine, d’une
riche matière théorique et technique, dont, d’ailleurs, les progrès ne sont
pas achevés.

L’ouvrage fournit un exposé approfondi de ces modélisations économétriques
contemporaines des variables qualitatives (dichotomiques ou polytomiques) et
de leur utilisation en particulier en matière de scoring (score d’attrition,
de risque, de fraude…). Ses études de cas permettent au lecteur d’appliquer
ces notions à la résolution de problèmes concrets tout en se familiarisant aux
procédures SAS®.

Il transmet les connaissances et compétences indispensables à tout étudiant
engagé dans une formation d’économie appliquée ou de marketing quantitatif. Il
intéressera également les étudiants inscrits dans un cursus d’ingénierie
statistique, de traitement de la donnée massive, de sociologie quantitative et
les praticiens (chargés d’études, statisticiens des entreprises et des
administrations, _data scientists_ ou _data analysts_ ) qui doivent extraire
des données les évaluations synthétiques nécessaires à la prise de décision.
Il sera également utile aux chercheurs en sciences humaines et sociales qui
affrontent, dans un but, cette fois de pure connaissance, le même genre de
matériau statistique.
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