[PDF] Package FactoMineR 7 janv. 2016 FactoMineR: An





Previous PDF Next PDF



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 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 Husson

DependsR (>= 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 1

2Rtopics documented:

catdes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 children . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 coeffRV . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 condes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 coord.ellipse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 decathlon . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 descfreq . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 dimdesc . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 DMFA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 ellipseCA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 estim_ncp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
FAMD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 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 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
print.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 Mazet

Maintainer:

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

Usage

AovSum(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 Value

Retourne des objets

Ftesta table with the F-tests

Ttesta table with the t-tests

Author(s)

Francois Husson

autoLab5

See Also

aov,lm

Examples

## 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. Usage

CA(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] factor comptabilité définition

[PDF] factorial discriminant analysis r

[PDF] factorial function matlab

[PDF] factorielle casio fx 92

[PDF] factorisation

[PDF] factorisation 3ème

[PDF] factorisation 3eme exercices

[PDF] factorisation 3eme exercices corrigés pdf

[PDF] factorisation 4ème exercices corrigés pdf

[PDF] factorisation compliquée

[PDF] factorisation cours

[PDF] factorisation difficile 3eme pdf

[PDF] factorisation exercices corrigés

[PDF] factorisation facteur commun caché

[PDF] factorisation polynome calculatrice