The Comprehensive R Archive Network PDF

FactoMineR.pdf

26 sept. 2014 Package 'FactoMineR'. December 11 2020. Version 2.4. Date 2020-12-09. Title Multivariate Exploratory Data Analysis and Data Mining.

Analyse en composantes principales (ACP) avec FactoMineR sur

FactoMineR sur les données décathlon. François Husson. Importation du jeu de données. Vous pouvez importer le jeu de données après l'avoir sauvegardé sur

FactoMineR: An R Package for Multivariate Analysis

In this paper we present the FactoMineR package (Husson Josse

Package FactoMineR

26 sept. 2014 Package 'FactoMineR'. July 9 2015. Version 1.31.3. Date 2015-07-09. Title Multivariate Exploratory Data Analysis and Data Mining.

an R package for multivariate data analysis - FactoMineR

The proposed methodology is available in the HCPC (Hierarchical Clustering on Principal. Components) function of the FactoMineR package. Keywords: Exploratory

Analyse des Correspondances Multiples (ACM) avec FactoMineR

FactoMineR. François Husson. Script et sorties R de la vidéo du didacticiel sur les données de consommation du thé. Le jeu de données.

Introduction MOOC Website

The FactoMineR package is a package dedicated to exploratory multivariate data analysis using R. One of the main reasons for developing this package is that

Package FactoMineR

29 mars 2013 Package 'FactoMineR'. March 29 2013. Version 1.24. Date 2013-03-12. Title Multivariate Exploratory Data Analysis and Data Mining with R.

Lecture des résultats dACM fournis par FactoMineR - Exemple d

FactoMineR permet d'indiquer des observations supplémentaires des variables qualitatives. (questions) supplémentaires et des variables quantitatives

Package FactoMineR

18 mai 2016 Package 'FactoMineR'. May 18 2016. Version 1.33. Date 2016-05-18. Title Multivariate Exploratory Data Analysis and Data Mining.

The Comprehensive R Archive Network

>The Comprehensive R Archive NetworkWebNous voudrions effectuer une description ici mais le site que vous consultez ne nous en laisse pas la possibilité Taille du fichier : 286KB

Analyses de donnees avec´ FactoMineR Statistiques - IRIT

>Analyses de donnees avec´ FactoMineR Statistiques - IRITWebFactoMineR est un paquet R qui impl´emente les principales m ´ethodes d’analyse de donn ´ees Si le paquet n’est pas d´ej `a install ´e sur le syst `eme sur le lequel vous travaillez

La Faculté des Sciences Sociales de l’Université de Strasbourg

>La Faculté des Sciences Sociales de l’Université de StrasbourgWebLa Faculté des Sciences Sociales de l’Université de StrasbourgTaille du fichier : 405KB

Méthodes danalyse des données multidimensionnelles avec R

>Méthodes d'analyse des données multidimensionnelles avec R WebLe menu Factominer de R Commander permet de réaliser une AFC à partir d'un tableau de contingence Pour explorer les possibilités fournies par le logiciel nous allons utiliser

IntroductionThe FactoMineR package is a package dedicated to exploratory multivariate data analysis using R. One of

the main reasons for developing this package is that we felt a need for a multivariate approach closer to our

practice via: * the introduction of "supplementary" information; * the use of a more geometrical point of

view than the one usually adopted by most of the Anglo-American practitioners. Another reason is that

obviously it represents a convenient way to implement new methodologies (or methodologies dedicated to the

advanced practitioner) as the ones we"re presenting thereafter that take into account different structure on

the data such as: * a partition on the variables; * a partition on the individuals; * a hierarchy structure on

the variables.

You can see more information about the package with the paper published in the Journal of Statistical

Software: http://www.jstatsoft.org/article/view/v025i01/ MOOC You can follow freely a MOOC on these methods. You will find videos on the methods and videos on the package FactoMineR: http://factominer.free.fr/course/MOOC.html

Website

Lot of information are available on the Website: http://factominer.free.fr

You will find many tutorials and a MOOC on exploratory multivariate data analysis methods such as principal

component analysis, correspondence analysis, multiple correspondence analysis and multiple factor analysis

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