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avec R. Préparation des données / Analyse univariée / Analyse bivariée. Christophe Genolini. Page 2. 2. Page 3. Table des mati`eres. 1 Rappels théoriques. 5.



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    list (associative)même type que la listePermet d'indexer / chercher / tagger des donnéesdata frameTableau composé de type de données différentes.On peut penser à une liste de vecteurs ou de facteurs ou un tableau de type Excel.
  • Quels sont les cinq types de données sous R ?

    Il faut en repérer la source, l'auteur, la date de publication, le champ (population étudiée, date des données, lieu concernant les données). Il s'agit ensuite de comprendre les données. Pour cela, il peut être utile de repérer le total en lignes ou en colonnes. Enfin, il faut analyser les données du tableau.
  • Comment analyser un tableau statistique PDF ?

    Il s'agit d'une variable numérique. Les tests que vous pouvez utiliser sont alors le test de Student ou le test de Wilcoxon-Mann-Whitney, selon si les groupes suivent une distribution normale (en forme de cloche).
De lanalyse multi-variables `a lanalyse multi-tableaux M2 Ecologie,Evolution,BiometrieUE Description Statistique des Structures Biologiques

De l'analyse multi-variablesal'analyse

multi-tableaux

A.B. Dufour & D. Chessel

Notes de cours cssb7

On pose la question des tableaux multiples a partir de jeux de don- nees exemplaires. Les analyses elementaires des cubes de donnees introduisent la notion de compromis.

Table des matieres

1 Introduction 2

2 La classektab5

2.1 Rangement des objets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5

2.2 Signication et objectifs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

6

2.3 Comment faire desktab? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .10

3 Les variables

oues 12

4 Les analyses inter et intra-classes 13

4.1 Tableaux de modeles et d'erreurs . . . . . . . . . . . . . . . . . .

13

4.2 Transformation de Bouroche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

16

4.3 Les AFC intra-classes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

17

5 Approches elementaires des cubes de donnees 17

5.1 Analyses triadiques partielles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

17

5.2 L'AFC de Foucart . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

25

References 30

1

A.B. Dufour & D. Chessel

1 Introduction

Quand on introduit une partition dans l'ensemble des descripteurs ou dans celui des conditions d'acquisition, on passe de l'analyse des donnees des tableaux ou des couples de tableaux a celle desK-tableaux. On trouvera dans la librairie ade4nombre d'exemples de ce type au premier rang desquels celui de L. Friday [11] decrit dans : et celui de J. Verneaux [22] decrit dans : Le premier exemple represente la situationK-tableaux m^emes individus et la question de la valeur typologique des groupes d'especes. Le second represente la situationK-tableaux m^emes variables et la question de la reproduction d'une m^eme structure dans dierentes conditions. library(ade4) data(friday87) wfri <- data.frame(scale(friday87$fau[, -(75:77)], scal = FALSE)) wfri <- ktab.data.frame(wfri, friday87$fau.blo[-8], tabnames = friday87$tab.names[-8]) kplot(sepan(wfri), clab.r = 2, clab.c = 1) d = 1 Q P R J E C D K B A G M L F H N

Hemiptera

A1 A2 A3

A4 A5

A6 A7 A8 A9 Aa Ab

Hemiptera

Eigenvalues

d = 1 Q P R J E C D K B A G M L F H N

Odonata

B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7

Odonata

Eigenvalues

d = 2 Q P R J E C D K B A G M L F H N

Trichoptera

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 Ca Cb Cc Cd

Trichoptera

Eigenvalues

d = 1

Q P R J E

C D K B A G M L F H N

Ephemeroptera

D1 D2 D3 D4

Ephemeroptera

Eigenvalues

d = 1 Q P R J E C D K B A G M L F H N

Coleoptera

E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8

E9 Ea

Eb Ec Ed

Coleoptera

Eigenvalues

d = 2 Q P R J E C D K B A G M L F H N

Diptera

F1 F2

F3 F4

F5 F6 F7 F8 F9

Fa Fb

Fc Fd Fe Ff Fg Fh Fi Fj Fk Fl Fm

Diptera

Eigenvalues

d = 0.5

Q P R

J E C D K B A G M L F H N

Hydracarina

G1 G2 G3 G4

Hydracarina

Eigenvalues

d = 2

Q P R J E

C D K B A G M L F H N

Mollusca

I1 I2 I3 I4 I5 I6 I7 I8

Mollusca

Eigenvalues

d = 2 Q P R J E C D K B A G M L F H N

Oligochaeta

J1 J2 J3 J4 J5 J6

Oligochaeta

Eigenvalues Ces donnees sont exemplaires parce qu'elles representent une multitude de si- tuations ecologiques, ce sont des exemples, et parce qu'elles sont parfaitement disponibles, ce sont des modeles. Les premieres representent la questionK+ 1- tableaux :Logiciel R version 2.12.0 (2010-10-15) { SweaveInput { Page 2/31 { Compile le 2010-12-08 Maintenance : S. Penel, URL :http://pbil.univ-lyon1.fr/R/pdf/SweaveInput.pdf

A.B. Dufour & D. Chessel

et la seconde la question 2K-tableaux.On s'interessera donc pour commencer a la question desK-tableaux. Ces situa-

tions indiquent qu'on manipule simultanement plusieurs analyses, par exemple

9 ACP centrees (ci-dessus) ou 9 ACP normees (ci-dessous).

data(jv73) w <- split(jv73$morpho, jv73$fac.riv) w <- lapply(w, dudi.pca, scan = F) par(mfrow = c(3, 3)) for (k in c(1:2, 5:7, 9:12)) s.corcircle(w[[k]]$co, clab = 1.5,sub = names(w)[k], csub = 2)x1 Alt Das Pen Smm Qmm Vme

Allaine

x1 Alt Das Pen Smm Qmm Vme

Audeux

x1 Alt Das Pen

Smm Qmm

Vme

Cusancin

x1 Alt

Das Pen

Smm Qmm Vme

Dessoubre

x1 Altquotesdbs_dbs31.pdfusesText_37
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