Analyse factorielle des correspondances

L'AFC pour les nuls Mise à jour du 8 août 2010 Rémi Bachelet La version à jour de ce cours d’analyse factorielle des composantes est disponible http://rb.ec-lille.fr Cette formation est également enregistrée en vidéo Source des images indiquées au-dessous Cours distribué sous licence Creative Commons, selon les conditions suivantes : Comment utiliser ce cours : 1. Mettre les diapos en format plein écran en cliquant sur 2. Faire défiler l’animation en cliquant sur les diapositives

ACM - Cours Analyse des Correspondances MultiplesRicco Rakotomalala Tutoriels Tanagra - http://tutoriels-data-mining.blogspot.fr/ 1 Ricco RAKOTOMALALA Université Lumière Lyon 2 Analyse des Correspondances Multiples – ACM (ou Analyse Factorielle des Correspondances Multiples – AFCM) Principes et pratique de l’ACMhttp://tutoriels-data-mining.blogspot.fr/Ricco Rakotomalala Tutoriels Tanagra - http://tutoriels-data-mining.blogspot.fr/ 2 PLAN 1. Position du problème 2. ACM : calculs via la matrice des

l’analyse factorielle Philippe Cibois Professeur à l’université de Versailles – St-Quentin Version novembre 2006 1 La représentation géométrique ...................................... 3 2 Comment passer du tableau au graphique .................... 7 3 Les calculs de l' analyse factorielle ............................... 14 4 L' analyse en composantes principales......................... 18 5 L' analyse des correspondances ................................... 28 Introduction L’analyse factorielle est

Plan du cours Introduction générale : rappels fondamentaux sur la démarché économétrique Chapitre 1 : Le modèle linéaire à deux variables et à plusieurs variables Chapitre 2 : L’Analyse Factorielle des correspondances A.F.C Chapitre 3 : L’Analyse Composantes Principales A.C.P 1 en BIBLIOGRAPHIE • JOHSSTON (J.), méthodes économétriques, tome 1 et tome 2, Paris, 1985. • PAULRE (B.), la causalité en économie, collection des sciences des systèmes, Lyon, 1985. • SALVATORE (D.), économétrie et statistiques

quatrième et la cinquième phase sont importantes : ce sont les réponses et les analyses des réponses des experts. Cependant, afin de s’assurer que la vision est la meilleure possible, les idées qui amènent la construction de scénarios sont structurées progressivement. Plusieurs itérations sont réalisées. Les réponses des experts sont analysées et donnent lieu à un nouveau questionnaire qui leur est soumis. Chaque expert analyse les réponses des autres afin d’arriver à un consensus. Cependant, pour éviter

collecte des données. 3. Elle représente un outil d’aide à la décision et un moyen de prévsisions. 1 29/05/2012 ANALYSE DES DONNEES 2 29/05/2012 ANALYSE DES DONNEES INTRODUCTION  LES OBJECTIFS 1. Comprendre la démarche de l’ADD * partie théorique succinte. * partie empirique. 2. Faire connaissance avec le logiciel SPSS. 3. Exécuter des programmes sur celuici. 29/05/2012 ANALYSE DES DONNEES 3 Celle-ci se fait principalement via trois critères de première importance dans toute sorte d’études

travail du statisticien  Fixer l’objectif de l’étude : définition de la population, des unités, des caractères (variables)  Collecte des données: exécution de l’enquête  Apurement: vérification, contrôle, redressement…  Analyse: statistique descriptive, analyse des données multidimensionnelle, méthodes économétriques, etc.  Publication des résultats ESPRIT 2015- Zouhour Hammouda 3 Limites de la statistique descriptive *La statistique descriptive étudie une, deux ou trois variables

donc consacrés aux techniques de data mining, de statistique décisionnelle et de scoring, et à leur mise en oeuvre en entreprise. Ils contiennent une introduction, une partie technique (préparation des données, analyse factorielle, régression linéaire, régression logistique, GLM, analyse discriminante, arbres de décision, réseaux de neurones, algorithmes génétiques, SVM, k-means et centres mobiles, CAH…) et une partie méthodologique (conduite de projet, facteurs de succès, RSI, aspects informatiques

décision dans l’entreprise. Trois fonctions essentielles : collecte de données de bases existantes et chargement gestion des données dans l’entrepôt analyse de données pour la prise de décision 5 Architecture type 6 1. OLTP et OLAP AApplpi.li. Appli. OLAP Rapports & Analyses OLTP ETL DW DM Aides à la décision 7 LE DATA MINING Au confluent de la statistique et de l’informatique

d’un vague à l’autre et administre a un même échantillon -Les études primaires : Les études primaires ont pour objectif de collecter des informations spécifiquement recueillis pour l’étude, ces informations brutes nécessitent un traitement et une analyse particulière. -Echantillon : groupe d’éligibles extrait de la base de sondage en utilisant une méthode de tirage. -Population mère : population cible visée compose des individus possédant la ou les caractéristiques statistique correspondantes