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Equations structurelles probabilistes

Nous décrivons dans cette présentation comment BayesiaLab permet d'utiliser les réseaux bayésiens comme alternative pragmatique à la modélisation par équations structurelles (SEM), aux PLS et aux analyses de trajets (Path Analysis).

Les différentes étapes sont : 

• Apprentissage non supervisé pour découvrir l'ensemble des relations probabilistes directes entre les variables manifestes
• Clustering de variables pour mettre en évidence les facteurs (concepts)
• Clustering multiple pour créer les variables latentes correspondant aux facteurs
• Apprentissage non supervisé entre les variables manifestes et les facteurs

Voici d'autres ressources concernant les équations structurelles probabilistes :

• Analyse sensorielle de parfums (guide complet sur une étude de cas)
• Analyse de facteur et optimisation de produit (diaporama sur étude de cas)

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