Classification of households after a traumatic shock, with the aid of Bayesian Networks: example of the post-electoral crisis in Côte d’Ivoire

02 Août

Classification of households after a traumatic shock, with the aid of Bayesian Networks: example of the post-electoral crisis in Côte d’Ivoire

Bernard S. K., Marcellin, B. K., Michel, B., & Souleymane, O. Classification of households after a traumatic shock, with the aid of Bayesian Networks: example of the post-electoral crisis in Côte d’Ivoire. International Journal of Computer Science and Information Security, 14(7), (2015).

Résumé

La classification est une branche de l’analyse statistique descriptive multidimensionnelle. Ce domaine d’étude a fait l’objet de plusieurs publications. Depuis quelques années, il est confronté à un renouveau et à un développement remarquable avec la multiplication des données, ce qui nécessite une analyse approfondie avant l’adoption d’un modèle probabiliste tel que suggéré par les résultats. Dans cet article, nous entendons étudier la résilience sociale et la vulnérabilité des populations urbaines… En raison du taux élevé de concentration de la population dans les grandes villes et de l’augmentation subséquente des fléaux modernes comme l’exode rural, l’urbanisation galopante et aveugle avec des corollaires comme la création de quartiers précaires et parfois de zones à risque élevé. Ainsi, dans le cadre de cette étude, nous proposons une analyse approfondie des données en général, la classification des ménages ivoiriens en fonction de leur revenu, lieu d’habitation après le choc de la crise sociale, politique et militaire… Cette étude de classification devrait confirmer ou infirmer l’opinion selon laquelle la crise était salutaire pour certains et catastrophique pour les autres, en entraînant un retard du développement du pays. Également par une modélisation des données collectées sur les ménages rendus vulnérables par la crise post-électorale, sous la forme de modèles bayésiens multidimensionnels.

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