
Analyse factorielle multiple avec R
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Person
Jérôme Pagès est professeur de statistique à Agrocampus (Rennes) où il dirige le laboratoire de mathématiques appliquées (LMA2). (au moment de la parution de l'ouvrage)
Content
- Intro
- AVANT-PROPOS
- Table des matières
- Chapitre 1. Analyse en composantes principales
- 1.1 Données, notations
- 1.2 Pourquoi analyser un tableau par ACP?
- 1.3 Nuages des individus et des variables
- 1.4 Centrage et réduction
- 1.5 Ajustement des nuages NI et NK
- 1.6 Aides à l'interprétation
- 1.7 Premier exemple : 909 candidats au bac
- 1.8 Eléments supplémentaires
- 1.9 Variables qualitatives en ACP
- 1.10 Second exemple : six jus d'orange
- 1.11 ACP dans FactoMineR
- Chapitre 2. Analyse des correspondances multiples
- 2.1 Données
- 2.2 Tableau disjonctif complet
- 2.3 Questionnement
- 2.4 Nuages des individus et des variables
- 2.5 Ajustement des nuages NI et NK
- 2.6 Représentation des individus, des modalités et des variables
- 2.7 Aides à l'interprétation
- 2.8 Exemple : 25 étudiants évaluent 5 outils pédagogiques
- 2.9 ACM dans FactoMineR
- Chapitre 3. Analyse factorielle de données mixtes
- 3.1 Données, notations
- 3.2 Représentation des variables
- 3.3 Représentation des individus
- 3.4 Relations de transition
- 3.5 Mise en oeuvre
- 3.6 Exemple : biométrie de six individus
- 3.7 AFDM dans FactoMineR
- Chapitre 4. Pondération des groupes de variables
- 4.1 Problématique
- 4.2 Exemple numérique introductif
- 4.3 Pondération des variables en AFM
- 4.4 Application aux six jus d'orange
- 4.5 Relations avec les analyses partielles
- 4.6 Conclusion
- 4.7 AFM dans FactoMineR (premiers résultats)
- Chapitre 5. Comparaison de nuages d'individus partiels
- 5.1 Problématique
- 5.2 Méthode
- 5.3 Application aux six jus d'orange
- 5.4 Aides à l'interprétation
- 5.5 Distorsions dans la représentation superposée
- 5.6 Conclusion sur la représentation superposée
- 5.7 Nuages partiels de l'AFM dans FactoMineR
- Chapitre 6. Facteurs communs à différents groupes de variables
- 6.1 Problématique
- 6.2 Liaison entre variable et groupe de variables
- 6.3 Recherche de facteurs communs
- 6.4 Recherche de variables canoniques
- 6.5 Aides à l'interprétation
- Chapitre 7. Comparaison des groupes de variables et modèle Indscal
- 7.1 Nuage NJ des groupes de variables
- 7.2 Produit scalaire, liaison entre groupes de variables
- 7.3 Norme dans l'espace des groupes de variables
- 7.4 Représentation approchée du nuage NJ
- 7.5 Aides à l'interprétation
- 7.6 Modèle Indscal
- 7.7 AFM dans FactoMineR (groupes)
- Chapitre 8. Cas des variables qualitatives et des données mixtes
- 8.1 ACM pondérée
- 8.2 AFM de variables qualitatives
- 8.3 Cas des données mixtes
- 8.4 Application
- 8.5 AFM de données mixtes dans FactoMineR
- Chapitre 9. Analyse factorielle multiple et méthode Statis
- 9.1 Notations
- 9.2 Principes communs aux deux méthodes
- 9.3 Pondération des variables
- 9.4 Représentations superposées des nuages partiels des groupes actifs (trajectoires)
- 9.5 Mesure de liaison entre groupes de variables
- 9.6 Représentation des groupes de variables
- 9.7 Conclusion
- 9.8 Statis dans ade4
- Chapitre 10. Analyse factorielle multiple et analyse procustéenne
- 10.1 Analyse procustéenne
- 10.2 Comparaison entre les deux méthodes
- 10.3 Etude d'un jeu de données choisies (2 3-1)
- 10.4 Application aux dix vins de Touraine
- 10.5 Conclusion
- 10.6 APG dans FactoMineR
- Chapitre 11. Analyse factorielle multiple hiérarchique
- 11.1 Données, exemples
- 11.2 Hiérarchie et partitions
- 11.3 Pondération des variables
- 11.4 Représentation des individus partiels
- 11.5 Coefficients de corrélation canoniques
- 11.6 Représentation des noeuds
- 11.7 Application à des données mixtes : le napping R catégorisé
- 11.8 AFMH dans FactoMineR
- Annexe A. Fiches techniques : calcul matriciel et espace vectoriel euclidien
- A.1 Fiche 1 : éléments de calcul matriciel
- A.2 Fiche 2 : espace vectoriel euclidien
- Bibliographie
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