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La pondération fait partie des éléments clés de l'échantillonnage dans l'apprentissage statistique. Malheureusement, la pondération est souvent considérée comme un processus restreint à l'échantillonnage par sondage et à la production de statistiques liées aux populations finies. Dans ce livre nous traitons le cas sur l'effet de l'utilisation de la pondération des individus, nous avons parlé essentiellement des méthodes et quelques algorithmes pour l'analyse des données. Dans cette recherche nous allons montrer aussi pourquoi un bon nombre des analystes n'utilisent pas la pondération dans l'analyse de donnée d'enquête, et l'impact de la pondération lorsque les données de l'échantillon sont informatives. Nous présentons en fin l'utilisation des poids dans l'analyse statistique, et nous donnons un impact de n'utiliser pas les poids à travers un cas d'exemple illustratif.
About the author
Steve Nanoudjal- né le 29/07/1990 à N'Djamena au Tchad. Il a obtenu un baccalauréat scientifique série "C" en 2010 au Tchad, une Licence en Mathématiques et Informatique à l'Université de Ngaoundére au Cameroun en 2015. Et Mastère en Science de Données et Big Data à ENSIAS / Université Mohamed V de Rabat au Maroc en 2018.
