Acp Afc

AFC: Le principe de ces méthodes est de partir sans a priori sur les données et de les décrire en analysant la hiérarchisation de l'information présente dans les données. Pour ce faire, les analyses factorielles étudient l'inertie du nuage de points ayant pour coordonnées les valeurs présentes sur les lignes du tableau de données. La "morphologie du nuage" et la répartition des points sur chacun de ces axes d'inertie permettent alors, de rendre lisible et hiérarchisée l'information contenue dans

problème qui se pose quand les variables sont hétérogènes ? Grand nombre de variables et visualisations 8- Qu’est ce que le KMO ? Kaiser – Meyer – Olkin est un réel compris entre 0 et 1. Un KMO assez élevé (> 0,6) est indispensable pour obtenir une ACP intéressante. 9- En quoi consiste le test de sphéricité de Bartlett ? On test l’hypothèse H0 : indépendance entres les variables contre H1 : association entre les variables. Ce test doit être significatif (p< 0,10 ; p< 0,05 ; p< 0,01 ; p< 0,001) pour

1 CAL 4 3 2 5 3 1 4 1 0 1 1 4 3 0 1 MEM 0 2 3 3 2 3 2 4 3 3 1 2 3 3 2 COM 1 2 2 4 3 1 4 3 1 1 0 1 2 2 3 VOC 1 1 2 3 2 1 4 3 0 0 1 2 3 2 2 On traite ces données par une analyse en composantes principales normée. Les principaux résultats de cette ACP sont indiqués ci-dessous : Corrélations CUB PUZ CAL MEM COM VOC CUB PUZ CAL MEM COM VOC 1,0000 0,7320 0,9207 -0,4491 0,3086 0,2735 0,7320 1,0000 0,7510 -0,6143 0,2814 0,2850 0,9207 0,7510 1,0000 -0,3685 0,4077 0,4869 -0,4491 -0,6143 -0,3685 1,0000

États-Unis | Type | Pistolet semi-automatique | Date de création | 1911 | Présentation Munitions | .45 ACP, .38 Super Auto, 9 mm Luger | Masse (non chargé) | 1105 g | Masse (chargé) | 1271 g | Longueur | 210 mm | Longueur du canon | 127 mm (modèle du gouvernement) 108 mm (Commander model) 89 mm (Officer's ACP model) | Capacité | 7 coups (.45), 9 coups (.38). Il existe des modèles artisanaux sud-américains de 10 à 30 coups. | Variantes | M1911A1

- L’échantillonnage - La collecte des données Traitements statistiques - Analyse uni-varié des variables : tris à plats, répartition, histogrammes, - Analyse bi-variée des variables : tris croisés, corrélations, test du , - Analyse multi-variée : ACP, AFC 3 Détails des phases d’une enquête (I) I. L’idée 1- Le commanditaire 2- Le but 3- La population 4- Les types d’informations à collecter 5- Le budget 4 Détails des phases d’une enquête (II) II. La préparation 1- Etude du domaine

Comprendre les fondements de l’Analyse Factorielle des Correspondances 2. Savoir quel est le processus de calcul et ses logiques 3. Pouvoir expliquer le mapping produit par une AFC 4. Également : • Connaître quelques logiciels d’administration d’enquêtes et de traitement de données • Avoir des éléments de comparaison AFC – ACP (ACP = Analyse en Composantes Principales). août 10 Utilisation ou copie interdites sans citation Chapitre 1/4 Principes de l’AFC et données d’entrées 1. Principe

corrélées de telles manières que les q variables soient des combinaisons linéaires des p variables initiales, que leur variance soit maximale et que les nouvelles variables soient orthogonales entre elles suivant une distance particulièrei 29,i 30,i 31. En ACP, les variables sont quantitatives. Les composantes, les nouvelles variables, définissent un sous-espace à q dimensions sur lequel sont projetés les individus avec un minimum de pertes d'information. Dans cet espace le nuage de points est plus facilement

correspondances Aller à : Navigation, rechercher Pour les articles homonymes, voir AFC. Cet article est une ébauche concernant les probabilités et la statistique. Vous pouvez partager vos connaissances en l’améliorant (comment ?) selon les recommandations des projets correspondants. Consultez la liste des tâches à accomplir en page de discussion. L'analyse factorielle des correspondances, en abrégée AFC, est une méthode statistique d'analyse des données mise au point par Jean-Paul Benzecri

Furon Hélène Vuillet Analyse de données Année 2009 Pour Emmanuel Dellandrea TD4 CLASSIFICATION NON SUPERVISEE Nous avons vu 3 méthodes d'analyse factorielle jusqu'à maintenant, l'Analyse par Composantes Principales (ACP), l'Analyse Factorielle des Correspondances Binaires (AFC) et l'Analyse Factorielle des Correspondances Multiples (ACM). Il existe d'autres méthodes pour pouvoir mieux visualiser des informations contenues dans des tableaux de données : les méthodes de classification non supervisées

D = diag(. . . , pi , . . .) des poids des individus. L'espace des lignes Rp est muni d'une métrique M . 1.1 Généralités 1. Sur quel type de données peut-on réaliser une ACP? 2. Soit un tableau de données comprenant en ligne diérents pays et en colonne diérents indicateurs économiques. Quels sont les objectifs d'une ACP sur un tel jeu de données? 3. Dans quel espace vivent les individus? 4. Dénir l'inertie? Que vaut l'inertie totale du nuage quand les variables sont centrées réduites? 5. Dessiner