FactoMineR.pdf
26 sept. 2014 FactoMineR: An R Package for Multivariate Analysis. Journal of Statistical Software. ... Some videos: https://www.youtube.com/playlist?list= ...
Package FactoMineR
26 sept. 2014 FactoMineR: An R Package for Multivariate Analysis. Journal of Statistical Software. ... Some videos: https://www.youtube.com/playlist?list= ...
Package FactoMineR
25 nov. 2019 FactoMineR: An R Package for Multivariate Analysis. Journal of Statistical Software. ... Some videos: https://www.youtube.com/playlist?list= ...
Analyse en composantes principales (ACP)
Package FactoMineR pour faire des ACP : http://factominer.free.fr/index_fr.html. Vidéos sur Youtube : • chaîne Youtube : http://www.youtube.com/
Package FactoMineR
20 févr. 2017 FactoMineR: An R Package for Multivariate Analysis. Journal of Statistical Software. ... Some videos: https://www.youtube.com/playlist?list= ...
Package FactoMineR
7 janv. 2016 FactoMineR: An R Package for Multivariate Analysis. Journal of Statistical Software. ... Some videos: https://www.youtube.com/playlist?list= ...
Lanalyse de données avec [width=0.45]Factologo.png Quelle
avr 2006 : package FactoMineR (PCA CA
Lanalyse de données avec FactoMineR : les nouveautés - Gestion
L'analyse de données avec FactoMineR : les nouveautés FactoMineR en quelques mots ... Aides à l'utilisateur : des vidéos sur Youtube.
Package FactoMineR
26 sept. 2014 FactoMineR: An R Package for Multivariate Analysis. Journal of Statistical Software. ... Some videos: https://www.youtube.com/playlist?list= ...
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 Manquant : youtube
What is FactoMineR?
FactoMineR: An R package for multivariate analysis. Journal of Statistical Software 25 (1): 1–18. Lucas, A. (2014). amap: Another Multidimensional Analysis Package.
How does factom work?
Factom utilizes three types of servers (nodes). Federated Servers are the primary servers running the Factom network. They are the only ones that can write data to the blockchain and receive Factoid rewards. These servers send a “heartbeat message” to the followers on the network to prove their existence.
Package 'FactoMineR"
November 25, 2019
Version2.0
Date2019-11-15
TitleMultivariate Exploratory Data Analysis and Data Mining AuthorFrancois Husson, Julie Josse, Sebastien Le, Jeremy Mazet MaintainerFrancois HussonDependsR (>= 3.5.0)
Imports
SuggestsmissMDA,knitr,Factoshiny
DescriptionExploratory data analysis methods to summarize, visualize and de- scribe datasets. The main principal component methods are available, those with the largest po- tential in terms of applications: principal component analysis (PCA) when variables are quantita- tive, correspondence analysis (CA) and multiple correspondence analysis (MCA) when vari- ables are categorical, Multiple Factor Analysis when variables are struc- tured in groups, etc. and hierarchical cluster analysis. F. Husson, S. Le and J. Pages (2017).LicenseGPL (>= 2)
URLhttp://factominer.free.fr
Encodinglatin1
VignetteBuilderknitr
NeedsCompilationno
RepositoryCRAN
Date/Publication2019-11-25 15:50:02 UTC
Rtopics documented:
FactoMineR-package . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 AovSum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 autoLab . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 CA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 CaGalt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 12Rtopics documented:
catdes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 children . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 coeffRV . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 condes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 coord.ellipse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 decathlon . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 descfreq . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 dimdesc . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 DMFA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 ellipseCA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 estim_ncp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21FAMD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
footsize . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
geomorphology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
GPA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
graph.var . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
HCPC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
health . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
HMFA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
hobbies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
JO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
MCA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
MFA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
milk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
mortality . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
PCA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
plot.CA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
plot.CaGalt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
plot.catdes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
plot.DMFA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
plot.FAMD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
plot.GPA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
plot.HCPC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
plot.HMFA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
plot.MCA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
plot.MFA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
plot.PCA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
plotellipses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
plotGPApartial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
plotMFApartial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
poison . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
poison.text . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
poulet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
predict.CA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
predict.FAMD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
predict.MCA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
predict.MFA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
predict.PCA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
FactoMineR-package3
prefpls . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74print.AovSum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
print.CA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
print.CaGalt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
print.catdes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
print.FAMD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
print.GPA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
print.HCPC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
print.HMFA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
print.MCA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
print.MFA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
print.PCA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
reconst . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
RegBest . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
senso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
simule . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
summary.CA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
summary.CaGalt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
summary.FAMD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
summary.MCA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
summary.MFA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
summary.PCA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
svd.triplet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
tab.disjonctif . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
tab.disjonctif.prop . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
tea . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
textual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
wine . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
write.infile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
Index98FactoMineR-packageMultivariate Exploratory Data Analysis and Data Mining with RDescription The method proposed in this package are exploratory mutlivariate methods such as principal com- ponent analysis, correspondence analysis or clustering.
Details
Package: FactoMineR
Type: Package
Version: 1.34
Date: 2014-09-26
License: GPL
LazyLoad: yes
4AovSum
Author(s)
Francois Husson, Julie Josse, Sebastien Le, Jeremy MazetMaintainer:
References
Le, S., Josse, J. & Husson, F. (2008). FactoMineR: An R Package for Multivariate Analysis. Journal of Statistical Software. 25(1). pp. 1-18.http://www.jstatsoft.org/v25/i01/A website:http://factominer.free.fr/
Somevideos:https://www.youtube.com/playlist?list=PLnZgp6epRBbTsZEFXi_p6W48HhNyqwxIuAovSumAnalysis of variance with the contrasts sum (the sum of the coefficients
is 0)Description Analysis of variance with the contrasts sum (the sum of the coefficients is 0)Test for all the coefficients
Handle missing values
UsageAovSum(formula, data, na.action = na.omit, ...)
Arguments
formulathe formula for the model "y~x1+x2+x1:x2" dataa data-frame na.action(where relevant) information returned by model.frame on the special handling of NAs. ...other arguments, cf the functionlm ValueRetourne des objets
Ftesta table with the F-tests
Ttesta table with the t-tests
Author(s)
Francois Husson
autoLab5 See Also
aov,lmExamples
## Example two-way anova data(senso) res <- AovSum(Score~ Product + Day , data=senso) res ## Example two-way anova with interaction data(senso) res2 <- AovSum(Score~ Product + Day + Product : Day, data=senso) res2 ## Example ancova data(footsize) res3 <- AovSum(footsize ~ size + sex + size : sex, data=footsize) res3autoLabFunction to better position the labels on the graphsDescription Function to better position the labels on the graphs. Usage autoLab(x, y = NULL, labels = seq(along = x), cex = 1, method = c("SANN", "GA"), allowSmallOverlap = FALSE, trace = FALSE, shadotext = FALSE, doPlot = TRUE, ...)Arguments
xthe x-coordinates ythe y-coordinates labelsthe labels cexcex methodnot used allowSmallOverlap boolean traceboolean shadotextboolean doPlotboolean ...further arguments passed to or from other methods 6CA Value See the text functionCACorrespondence Analysis (CA)Description Performs Correspondence Analysis (CA) including supplementary row and/or column points. UsageCA(X, ncp = 5, row.sup = NULL, col.sup = NULL,
quanti.sup=NULL, quali.sup = NULL, graph = TRUE, axes = c(1,2), row.w = NULL, excl=NULL)quotesdbs_dbs4.pdfusesText_8[PDF] factorial discriminant analysis r
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