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.
Analyse en composantes principales (ACP)
François Husson
Laboratoire de mathématiques appliquées - Agrocampus Rennes husson@agrocampus-ouest.fr 1/35 Données - ExemplesEtude des individus Etude des va riablesAides à l"interp rétation Analyse en Composantes Principales (ACP)1Données - Exemples2Etude des individus
3Etude des variables
4Aides à l"interprétation
2/35 Données - ExemplesEtude des individus Etude des va riablesAides à l"interp rétationQuel type de données?
L"ACP s"intéresse à des tableaux de données rectangulaires avec des individus en lignes et des va riablesquantitatives e ncolonnesFigure:T ableaude
données en ACPPour la variablek, on note : la moyenne :¯xk=1I I i=1x ik l"écart-type :sk=? ???1 I I i=1(xik-¯xk)2 3/35 Données - ExemplesEtude des individus Etude des va riablesAides à l"interp rétationExemples
Analyse sensorielle : note du
de scripteurkpour lep roduitiEcologie : concentration du
p olluantkdans larivière iEconomie : valeur de l"
indicateurkpour l"annéeiGénétique : expression du
gène kpour lepatient iBiologie :
mesure kpour l"animaliMarketing : valeur d"
indice de satisfactionkpour lama rqueiSociologie :
temps passé à l"activité kpar les individus de la CSPi etc. ?Il existe de très nombreux tableaux comme cela 4/35 Données - ExemplesEtude des individus Etude des va riablesAides à l"interp rétationLes données température
15 individus (lignes) : villes de France
14 variables (colonnes) :
12 températures mensuelles moyennes (sur 30 ans)
2 variables géographiques (latitude, longitude)Janv Févr Mars Avri Mai Juin juil Août Sept Octo Nove Déce
Lati Long
Bordeaux 5.6 6.6 10.3 12.8 15.8 19.3 20.9 21 18.6 13.8 9.1 6.244.5 -0.34
Brest 6.1 5.8 7.8 9.2 11.6 14.4 15.6 16 14.7 12 9 748.24 -4.29
Clermont 2.6 3.7 7.5 10.3 13.8 17.3 19.4 19.1 16.2 11.2 6.6 3.645.47 3.05
Grenoble 1.5 3.2 7.7 10.6 14.5 17.8 20.1 19.5 16.7 11.4 6.5 2.345.1 5.43
Lille 2.4 2.9 6 8.9 12.4 15.3 17.1 17.1 14.7 10.4 6.1 3.550.38 3.04
Lyon 2.1 3.3 7.7 10.9 14.9 18.5 20.7 20.1 16.9 11.4 6.7 3.145.45 4.51
Marseille 5.5 6.6 10 13 16.8 20.8 23.3 22.8 19.9 15 10.2 6.943.18 5.24
Montpellier 5.6 6.7 9.9 12.8 16.2 20.1 22.7 22.3 19.3 14.6 10 6.543.36 3.53
Nantes 5 5.3 8.4 10.8 13.9 17.2 18.8 18.6 16.4 12.2 8.2 5.547.13 -1.33
Nice 7.5 8.5 10.8 13.3 16.7 20.1 22.7 22.5 20.3 16 11.5 8.243.42 7.15
Paris 3.4 4.1 7.6 10.7 14.3 17.5 19.1 18.7 16 11.4 7.1 4.348.52 2.2
Rennes 4.8 5.3 7.9 10.1 13.1 16.2 17.9 17.8 15.7 11.6 7.8 5.448.05 -1.41
Strasbourg 0.4 1.5 5.6 9.8 14 17.2 19 18.3 15.1 9.5 4.9 1.348.35 7.45
Toulouse 4.7 5.6 9.2 11.6 14.9 18.7 20.9 20.9 18.3 13.3 8.6 5.543.36 1.26
Vichy 2.4 3.4 7.1 9.9 13.6 17.1 19.3 18.8 16 11 6.6 3.446.08 3.265/35
Données - ExemplesEtude des individus Etude des va riablesAides à l"interp rétationProblèmes - objectifs
Le tableau peut être vu comme un ensemble de lignes ou un ensemble de colonnesEtude des individus
Quand dit-on que 2 individus se ressemblent du point de vue de l"ensemble des variables? Si beaucoup d"individus, peut-on faire un bilan des ressemblances? ?construction de groupes d"individus, partition des individus 6/35 Données - ExemplesEtude des individus Etude des va riablesAides à l"interp rétationProblèmes - objectifs
Etude des variables
Recherche des ressemblances entre variables
Entre variables, on parle plutôt de liaisons
Liaisons linéaires sont simples, très fréquentes et résument de nombreuses liaisons?coefficient de corrélation ?visualisation de la matrice des corrélations ?recherche d"un petit nombre d"indicateurs synthétiques pour résumer beaucoup de variables (ex. d"indicateur synthétique a priori : la moyenne, mais ici on recherche des indicateurs synthétiques a posteriori, à partir des données) 7/35 Données - ExemplesEtude des individus Etude des va riablesAides à l"interp rétationProblèmes - objectifs
Lien entre les deux études
Caractérisation des classes d"individus par les variables ?besoin de procédure automatique Individus spécifiques pour comprendre les liaisons entre variables ?utilisation d"individus extrêmes (en terme de variables : langage abstrait mais puissant, revenir aux individus pour voir les choses plus simplement)Objectifs de l"ACP :
Descriptif - exploratoire : visualisation de données par graphiques simples Synthèse - résumé de grands tableaux individus×variables 8/35 Données - ExemplesEtude des individus Etude des va riablesAides à l"interp rétationDeux nuages de pointsX
X indi var k i i ind 1 var 1 1 1 1 1Etude des individus
Etude des variablesFigure:Deux nu agesde p oints9/35 Données - ExemplesEtude des individus Etude des va riablesAides à l"interp rétation Analyse en Composantes Principales (ACP)1Données - Exemples2Etude des individus
3Etude des variables
4Aides à l"interprétation
10/35 Données - ExemplesEtude des individus Etude des va riablesAides à l"interp rétationLe nuage des individusNI
1 individu = 1 ligne du tableau?1 point dans un espace àKdim
SiK=1 : Représentation axiale
SiK=2 : Nuage de points
SiK=3 : Représentation + difficile en 3D
SiK=4 : Impossible à représenter MAIS le concept est simple Notion de ressemblance : distance (au carré) entre individusieti?: d2(i,i?) =K?
k=1(xik-xi?k)2(merci Pythagore) Etude des individus≡Etude de la forme du nuageNI 11/35quotesdbs_dbs4.pdfusesText_8[PDF] factorial discriminant analysis r
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