Analyse de la variance

20/01/2009 Echantillonnage Plan „ „ 1. Introduction 2. L’échantillonnage aléatoire „ „ „ 3. L’échantillonnage stratifié „ „ „ Simple Séquentiel en deux étapes Mise en œuvre et analyse Optimisation 4. L’échantillonnage en grappes „ „ Mise en œuvre et analyse Optimisation Echantillonnage Introduction « Pas de modèle sans échantillon, pas d’échantillon sans modèle » Un professionnel du prêt-à-porter « Les tissus, disponibles en quantité limitée, ne

les situations propices à l’utilisation de l’analyse en composantes principales De vous assurer que vos données rencontrent ses co nditions d’application De prendre les décisions appropriées quant au nombre de composantes à extraire D’effectuer une analyse en composantes principales sur SPSS D’interpréter adéquatement les résultats obtenus Introduction L’analyse en composantes principales (ACP) est souvent confondue avec l’analyse factorielle (AF) que nous examinerons dans une prochaine section.

s'inspire entre autres de la bibliographie présentée en fin de texte et de l'expérience de l'auteure dans la conduite de ce type d'analyse. J'ai ajouté à la fin un texte de Lauri Tarkkonen qui explique bien à mon avis la différence entre analyse factorielle et analyse en composantes principales. Je suis ouverte et intéressée à vos commentaires et critiques qui me permettront d'améliorer éventuellement le texte. Claire Durand durandc@ere.umontreal.ca Table des matières © Claire Durand - L'analyse

| |1. Analyse de la variance……………………………………………………………… | |1.1. Analyse de la variance par commune…………………………………………….. | |1.1.1. Résultats de l'analyse de la variance univariée pour les mâles………………….. | |1.1.2. Résultats de l'analyse de la variance univariée pour les femelles………………

modèles linéaires, distributions, résumés statistiques, séries temporelles, analyses multivariées). Il est chargé au démarrage. Accessibles avec library(help="stats") Packages spécifiques : d'autres packages de méthodes statistiques sont disponibles, distribués avec R ou à télécharger. Exemples : class : fonctions pour classification boot : fonctions bootstrap stats4: fonctions stats utilisant S4 survival : analyse de survie XVII- Généralités Quelques fonctions dans « stats »: Modélisation

04 Janvier 10 ANALYSE DES DONNEES : Analyse en composantes principales YE Mimi EMELYANOVA Nadya TRECHAUD Amélie IAE M1 MP ANALYSE DES DONNEES : Analyse en composantes principales PARTIE 1. ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES AVEC R L’Analyse en Composantes Principales(ACP) est une méthode de la famille de l’analyse des données et plus généralement de la statistique multivariée. Objet de la méthode : La méthode a pour objet de décrire les données contenues dans un tableau d'individus

modèles linéaires, distributions, résumés statistiques, séries temporelles, analyses multivariées). Il est chargé au démarrage. Accessibles avec library(help="stats") Packages spécifiques : d'autres packages de méthodes statistiques sont disponibles, distribués avec R ou à télécharger. Exemples : class : fonctions pour classification boot : fonctions bootstrap stats4: fonctions stats utilisant S4 survival : analyse de survie XVII- Généralités Quelques fonctions dans « stats »: Modélisation

par : Hasnae OUNAJMA Nadia LAARJ Zaynab EL ALAOUY Plan Introduction I. Vocabulaire statistique II. Le but de l’analyse bidimensionnelle III. Analyse des relations entre deux variables 1. Les tableaux statistiques 2. Calculs de paramètre de position 3. Calculs de paramètre de dispersions 4. La corrélation 5. Test de khi2 6. La loi de Fisher et test de Fisher IV. Etude de cas

Régression linéaire multiple 1 Régression linéaire multiple La régression linéaire multiple est une analyse statistique qui décrit les variations d'une variable endogène associée aux variations de plusieurs variables exogènes. Par exemple, une analyse de régression multiple peut révéler une relation positive entre la demande de lunettes de soleil et différents caractères démographiques (age, salaire) des acheteurs de ce produit. La demande augmente et baisse avec les variations de ces caractéristiques

"utilitaires d'analyse": Partie 1 Analyse de variance A] Plan Sn (un facteur indépendant) B] Plan Sn (deux facteurs indépendants) C] Plan Sn*Ap (un facteur apparié/répété) Partie 2 Compléments: autres D] Test de Student pour deux E] Egalité des variance pour F] Test de Student pour deux 2 7 13 tests réalisables avec l'utilitaire d'analyse échantillons indépendants 17 deux échantillons indépendants 18 échantillons appariés 20 1 Partie 1 Analyse de variance Exemple: A] Plan Sn (un facteur