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| Titre |
Moyenne selon une loi de composition |
| Auteur |
ANTOINE Charles |
| Mots-clefs |
Application n-aire, Compatibilité, Isomorphisme d'ordre, Loi idempotente, Magma, Treillis |
| Thèmes |
Algèbre, Ordres et préordres, Statistique, Treillis |
| Résumé |
Cet article présente un modèle algébrique du concept de moyenne, dans le cas discret et fini, mais non nécessairement restreint au champ numérique. La démarche adoptée est purement formelle et axiomatique bien qu'elle s'inspire, naturellement, des modèles empiriques que sont les moyennes pythagoriciennes (les classiques moyennes d'ordre r).
Dans la perspective d'éventuelles applications dans le domaine des sciences de l'homme, on a cherché à s'affranchir des données strictement numériques, sans pour autant les exclure. Aussi, avons-nous défini une opération susceptible d'incarner l'idée de moyenne, en minimisant l'outillage mathématique nécessaire à sa mise en oeuvre. En effet, comme point d'ancrage à sa construction, nous n'avons fait intervenir que deux notions : celle d'ordre de treillis et celle de loi de composition. La première permet de formaliser l'idée de valeur intermédiaire, la seconde celle d'agrégation selon le critère de la valeur constante ; deux principes dont nous pensons qu'ils constituent le fondement même de toute théorie des moyennes.
On commence par étudier les moyennes opérant sur deux objets seulement, dont on dégage quelques propriétés élémentaires avant d'examiner les conditions d'obtention. Ensuite on généralise à plus de deux objets en signalant les propriétés barycentriques et de pondération. |
| Numéro |
151, Automne 2000 |
| Langue |
Français | Lire l'article
| Titre |
Comparaison de données taxonomiques |
| Auteur |
LERMAN Israël-César |
| Mots-clefs |
Classification, Coefficients d'association, Données structurées, Indices de similarité |
| Thèmes |
Classification - Partition, Distances, Données (Analyse des) |
| Résumé |
La prise en compte fidèle de la structure des données est une des caractéristiques essentielles de la méthode de classification hiérarchique AVL de l'Analyse de la Vraisemblance des Liens. Pour cette méthode les variables descriptives sont interprétées en termes de relations sur l'ensemble des objets. Le cas où ces variables définissent des taxonomies sur l'ensemble des objets devient ces dernières années de plus en plus important en Classification. Néanmoins, les coefficients d'association entre variables ainsi que les indices de similarité (resp. dissimilarité) entre objets de la sorte obtenus, ont une portée très générale. Ils peuvent en effet être adaptés à toute méthode de classification. |
| Numéro |
151, Automne 2000 |
| Langue |
Anglais | Lire l'article
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