Analyse factorielle des correspondances

Indifférent Total Films musicaux 15 Films dʼaventure 40 Films comiques 75 Comédies dramatiques 70 Westerns 10 2 20 58 80 30 3 15 4 28 20 5 13 2 10 Total 190 70 30 210 20 80 150 180 70 500 Analyse du tableau : 15 personnes préfèrent regarder les films musicaux dans les salles de cinéma, 2 personnes préfèrent regarder ces films à la télévision. Dans un tableau croisé, lʼintersection dʼune ligne et dʼune colonne est appelée “cellule” ; les

Maryse Raffestin – octobre 2005 Pratiquer une analyse en composantes principales I - Objectif de l'ACP 1 - LA PLACE DE L'ACP DANS LES METHODES STATISTIQUES a) Lorsqu'on recueille des informations sur des individus ou unités statistiques ( un individu, au sens statistiques du terme, peut être une personne physique, une entreprise, un pays ,etc.) , on aboutit à la constitution d'un tableau individus-variables du type suivant : individus I1 I2 I3 I4 I5 , , , In V1 V2 V3 , ,

6. Règles d'interprétation des résultats d'une ACP Pour un plan factoriel donné, on regardera la part d'inertie expliquée. On regarde donc la somme des parts d'inertie expliquée par chaque axe, laquelle peut être interprétée comme un pourcentage de l'information du nuage initial retranscrite par le plan factoriel. Ainsi, un axe expliquant moins de 10% de l'inertie générale sera rarement intéressant. Dans toutes les sorties des logiciels, les axes sont rangés dans l'ordre décroissant d'inertie

chaque unité statistique sont associées plusieurs valeurs observées. Parmi les méthodes d’analyse des données multidimensionnelles on trouve L’analyse factorielle des correspondances AFC qui vise à rassembler en un nombre réduit de dimensions la plus grande partie de l’information initiale en s’attachant non pas aux valeurs absolues mais aux correspondances entre les variables, c’est-à-dire aux valeurs relatives. Cette réduction est d’autant plus utile que le nombre de dimensions initial est élevé.

de l’activité des organismes d’assurance, de réassurance, de capitalisation et de prévoyance sociale. Elle veille également au respect des droits des assurés et bénéficiaires des contrats d’assurance. I. Evolution du marché Faire une analyse de la santé financière et technique du secteur des assurances est un exercice difficile. D’autant que les rapports du département de tutelle, la DAPS en l’occurrence, ne pèchent pas par leur fraîcheur . Depuis des années, l’usage est que les chiffres

Un score sur variables qualitatives pour la détection précoce des défaillances d’entreprises L’intérêt de recourir à des éléments qualitatifs pour compléter une analyse financière et porter une appréciation sur la solidité d’une entreprise est incontestable. Leur prise en compte reste, le plus souvent, très empirique et ne fait pas l’objet d’une mesure statistique conduisant, par exemple, à moduler la probabilité de défaillance ou de défaut d’une entreprise. La présente étude propose une approche

Chap. V – Analyses Factorielles 1 Chapitre V ANALYSES FACTORIELLES _____ Définition et propriétés des analyses factorielles : On est en présence d'un tableau de données réelles sous forme de matrice X (n,p) de n lignes et p colonnes. Les n lignes de X représentent un nuage de n points dans un Espace Vectoriel Rp de dimension p. (respectivement, les p colonnes représentent p points dans l'E.V. Rn ) Une représentation graphique de ces points dans cet espace est bien entendu impossible

1. Psychologie et société (Psysoc) 2. Phytosociologie (Phytos) CHAPITRE 3. - Préparation des données. Calcul des distances 1. Généralités 1.1. Données quantitatives ; exemple des causes de décès (Psysoc) 1.2. Pré-traitement par l'analyse factorielle 1.3. Variables qualitatives et mixtes 2. Application aux exemples 2.1. Causes de décès (Psysoc) 2.2. Phytosociologie (Phytos) 3. Les procédures de calcul de distances CHAPITRE 4. - La classification ascendante hiérarchique 1. Généralités

Analyse des données Objectif : lier l’entreprise à son environnement en développant des instruments de mesure, en collectant et en analysant des données, et en communiquant les résultats et leur interprétation. 1) Types de données * Deux types de données * Donnée secondaires : collectées préalablement à l’étude pour répondre à d’autres problèmes (accès facile, coût faible), sont de 2 types * internes : issus de l’entreprise * externe : issus de l’environnement

ANALYSE EN COMPOSANTE FACTORIELLE Pourcentage de variance expliquée associé aux axes factoriels Le pourcentage des variances expliquées par les quatre premiers axes factoriels sont respectivement : 33,22 ; 21,21 ; 13,19 et 12,35. VALEURS PROPRES APERCU DE LA PRECISION DES CALCULS : TRACE AVANT DIAGONALISATION .. 12.0000 SOMME DES VALEURS PROPRES .... 12.0000 HISTOGRAMME DES 12 PREMIERES VALEURS PROPRES +--------+------------+-------------+--------