La Valeur-Test (réédition de l'article original)

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Motivation pour le critère de la Valeur-test

L’évolution des moyens de stockage des données et les facilités de calcul ont fait évoluer les approches statistiques. Aux questions de tests d’hypothèses, d’estimation et de modélisation des relations entre les données, viennent s’ajouter des préoccupations nouvelles nées de la masse des données disponibles. La terminologie nouvelle est encore hésitante : fouille de données, Data mining, gestion des connaissances, exploration multidimensionnelle, etc.

Il s’agit de trouver de l’information pertinente dans les données, sans savoir précisément ce que l’on cherche. Les données sont préalables à la motivation d’en tirer parti. Les outils dévolus à cette activité sont encore en plein développement. Certains sont des algorithmes sophistiqués (réseaux de neurones, support vector machine…) alors que d’autres sont conçus, comme le critère de la Valeur-test, pour puiser l’information la plus « significative » dans l’esprit de la statistique classique et avec des calculs simples.

Domaine d’application de la Valeur-test

La simplicité de l’outil et son efficacité lui ont ouvert un champ d’applications très large et en pleine expansion. Il s’agit par exemple d’exploiter les bases de données de l’entreprise, les fichiers clients des banques et assurances, les données socio-économiques, les historiques de la gestion de la relation clients, mais aussi les fichiers d’enquêtes ; les données économétriques aussi bien qu’industrielles ; les données géopolitiques, géologiques, etc.

Pour en savoir plus sur la Valeur-test

Autres références

Depuis l'article fondateur datant de 1984 mis en téléchargement dans cette page, il y a eu diverses contributions concernant les applications du critère de la Valeur-Test. Parmi les plus récentes, il y a les applications à la sélection des règles d'association, problème important de Data mining. Il s'agit d'articles signés Ricco Rakotomalala et Alain Morineau:

  • "The TVpercent principle for the counterexamples statistic", Statistical Implicative Analysis: theory and applications, Vol. 127, Springer, Heidelberg, Germany, 2008, 449-462.
  • "Critère VT-100 de sélection des règles d'association", in Actes de EGC-2006, pp. 581-592, Lille, 2006.
  • "The TVpercent Criteria to Eliminate Uninformative Models among Association Rules", in Electronic Proceedings of Knowledge Extraction and Modeling, IASC-INTERFACE-IFCS Workshop, KNEMO'06, Anacapri, Italy, 2006.

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