Serie : Revue des nouvelles technologies de l'information. Vol E-16
Paru le 24/06/2009 | Broché XII-496 pages
Professionnels
L'analyse statistique implicative (ASI) est une méthode d'analyse de données non symétrique, conçue par Régis Gras il y a une trentaine d'années. A travers thèses, articles de revues, livres et colloques, elle a été développée et l'est encore par lui, par des doctorants ou avec la collaboration d'équipes de recherche universitaires en France et à l'étranger. Puisant ses origines épistémologiques en didactique des mathématiques, son point de départ est un questionnement sur la complexité de l'apprentissage-enseignement des mathématiques. À visée prédictive, elle conduit en effet, dans un premier temps, à une modélisation et une mesure des relations implicatives entre deux observations comportementales a et b, du type « si on observe a alors on a aussi tendance à observer b, et ceci de manière statistiquement significative ». Par la suite, son extension, toujours en réponse à des attentes applicatives, a permis d'extraire de données volumineuses une structure de l'ensemble de variables en jeu, de les conjoindre, d'en élargir les types observés - binaire, numérique, intervalle, flou, vectoriel, rang - sur un ensemble de sujets, puis de construire une structure duale entre ces deux ensembles.
Cet ouvrage a pour objectif d'en rappeler la genèse unificatrice, de dresser un panorama récent des concepts, des modèles, des méthodes, des images graphiques et des applications de l'ASI. Les 31 chapitres qui le composent sont regroupés en 3 parties principales dont la dynamique est la suivante :
Cet ouvrage, auquel ont contribué plus de 30 auteurs de disciplines diverses, est préfacé par Djamel Zighed, co-Directeur de la Revue des Nouvelles Technologies de l'Information et Président de l'Association internationale francophone « Extraction et Gestion des Connaissances ».