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Analyse factorielle multiple avec R.
L'analyse factorielle multiple (AFM ) est la méthode de référence pour analyser des tableaux de données dans lesquels un ensemble d'individus est décrit par plusieurs groupes de variables, ces dernières pouvant être quantitatives et/ou qualitatives. Ce type de tableau multiple se re...
| Clasificación: | Libro Electrónico |
|---|---|
| Autor principal: | |
| Formato: | Electrónico eBook |
| Idioma: | Francés |
| Publicado: |
EDP Sciences,
2013.
|
| Colección: | Collection Pratique R.
|
| Temas: | |
| Acceso en línea: | Texto completo |
MARC
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| 505 | 0 | 0 | |t Frontmatter -- |t AVANT-PROPOS -- |t Table des matières -- |t 1 Analyse en composantes principales -- |t 2 Analyse des correspondances multiples -- |t 3 Analyse factorielle de données mixtes -- |t 4 Pondération des groupes de variables -- |t 5 Comparaison de nuages d'individus partiels -- |t 6 Facteurs communs à différents groupes de variables -- |t 7 Comparaison des groupes de variables et modèle Indscal -- |t 8 Cas des variables qualitatives et des données mixtes -- |t 9 Analyse factorielle multiple et méthode Statis -- |t 10 Analyse factorielle multiple et analyse procustéenne -- |t 11 Analyse factorielle multiple hiérarchique -- |t A Fiches techniques : calcul matriciel et espace vectoriel euclidien -- |t Bibliographie |
| 520 | |a L'analyse factorielle multiple (AFM ) est la méthode de référence pour analyser des tableaux de données dans lesquels un ensemble d'individus est décrit par plusieurs groupes de variables, ces dernières pouvant être quantitatives et/ou qualitatives. Ce type de tableau multiple se rencontre dans de nombreux domaines comme les enquêtes (les questionnaires comportent toujours plusieurs thèmes : des opinions, des comportements, etc.) ou les sciences expérimentales (dans l'industrie agro-alimentaire, par exemple, on caractérise les produits à la fois par des données physico-chimiques et des données issues de dégustations). Ce livre est destiné aux utilisateurs confrontés à des tableaux multiples. Une large place est accordée aux applications et à la mise en oeuvre via R. L'objectif est de rendre l'utilisateur autonome dans l'application de l'AFM sur ses données. Dans cet esprit, ce livre : - introduit une à une les principales caractéristiques de la méthode intuitivement à partir d'exemples ; - donne les éléments théoriques nécessaires pour une compréhension en profondeur avec un recours au raisonnement géométrique systématique ; - illustre les résultats à partir des exemples introductifs ; - détaille la marche à suivre pour appliquer l'AFM avec le package FactoMineR ou via des codes R. Ces codes sont disponibles sur le site du LMA 2 (Agrocampus). Cet exposé est complété par une présentation des méthodes classiques, ACP et ACM , elle aussi fondée sur des exemples. L'ensemble constitue l'état de l'art aujourd'hui en analyse factorielle. | ||
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