Acp Afc

correspondances sur le tableau des indicatrices Tableau des indicatrices = tableau de comptage un peu particulier Tableau de valeurs positives : • Les marges ont un sens • Les profils ont un sens → On peut appliquer l’analyse factorielle des correspondances (AFC) Avec l’AFC, on va analyser : 1. Les relations entre les modalités (colonnes) 2. Les proximités entre les individus (lignes) 3. Les association « individus x modalités » C’est exactement le propos de l’ACM !http://tutoriels-data-mining.blogspot.fr/Ricco

Ouvrir l’éditeur de fichier. b) Choisir le fichier (.sba) à vérifier. 7 c) Éditeur de fichier SPAD. 8 d) Pour revenir à SPAD : menu déroulant Fichiers>Quitter. 8 3.4) Créer une filière pour faire une ACP et une CAH. 8 a) Ouvrir une filière. b) Choisir le type de filière : ACP et CAH. 8 c) Voici la filière vide. d) Choisir le fichier des données. 8 e) Paramétrer la filière. 9 f) Variables actives. g) Variables illustratives. 9 h) Individus actifs. i) Individus

d'analyse des données, mais un ensemble de méthodes, reposant toutes sur les mêmes théories mathématiques. Ainsi, on trouvera les principales méthodes suivantes : • ACP : Analyse en Composantes Principales, pour les tableaux de variables quantitatives. • AFTD : Analyse Factorielle d'un Tableau de Distances, pour les tableaux de distances. • AFC : Analyse Factorielle des Correspondances, pour les tableaux de contingence. • ACM : Analyse des Correspondances Multiples, pour les tableaux de variables qualitatives

représentation(s) graphique(s) succincte(s). 4. Dans le cadre d’une AFC, peut-on, en observant uniquement le nuage des profils-lignes dans le plan factoriel principal, déterminer les profils qui contribuent à la formation du premier axe factoriel ? Justifier votre réponse en l’accompagnant d’une ou plusieurs représentation(s) graphique(s) succincte(s). Exercice On souhaite effectuer une analyse de satisfaction via une ACP normée de marques de téléphones sans fil. Les caractéristiques retenues

II-Appréciation critique de l’Analyse Factorielle des Correspondances III-Exemple illustratif de la méthode Conclusion Bibliographie Introduction L'analyse factorielle des correspondances (AFC), ou analyse des correspondances simples, est une méthode exploratoire d'analyse des tableaux de contingence. Elle a été développée essentiellement par J.- P. Benzecri durant la période 1970-1990. Soient deux variables nominales X et Y, comportant

factorielles différentes. le tableau de variables (caractères) quantitatives : Variables x1 1 … individus i … N xi xn xij La méthode d’analyse factorielle qui permet de traiter ce tableau porte le nom d’analyse en composantes principales : ACP. 3 / 11 Analyse des données Module 1 : Présentation de l’analyse de données M1 - le tableau de contingence : Modalités de Y 1 1 Modalités de X … i … N M j n nij Les modalités doivent être exhaustives. (tous les M individus sont

Analyse Factorielle de correspondances simple L’analyse factorielle des correspondances (AFC) L’objectif est identique à L’ACP ; les variables exigées sont nominatives avec des tableaux de contingences. Cette méthode complète les tris croisés et les tests de CHI-DEUX, lorsque les variables ont un grand nombre de modalités. PRINCIPES DE L'AFC Analyse du nuage des profils en ligne A partir du tableau de contingence: K, on passe au tableau: X, des profils en ligne, c'est à dire des fréquences conditionnelles

coefficient de correlation du rang ) , dans le but de mesurer l’intelligence . d’autre technique d’analuse factorielle seront developpees ensuite : tels que l’analyse en coposantes principales ,((souvent abregee en ACP) et une variete de celui-ci l’analyse factorielle des correspondances (AFC) , cree dans les annees 1960 par Jean-paul benzcri . Du fait de l’essor de l’informatique, cette derniere technique est devenue une technique standard, integree dans les grands logiciels statistiques internationaux

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 Analyse en Composantes Principales 3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2 ACP par projection : approche géométrique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3 Représentations graphiques et aide à l’interprétation . . . . . . . . . . . . . . 3.3.1 Les individus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3

descriptives, dont l'outil mathématique majeur est l'algèbre matricielle, et qui s'exprime sans supposer a priori un modèle probabiliste. Elle comprend l’analyse en composantes principales (ACP), employée pour des données quantitatives, et ses méthodes dérivées : l'analyse factorielle des correspondances (AFC) utilisée sur des données qualitatives (tableau d’association) et l'analyse factorielle des correspondances multiples (AFCM ou ACM) généralisant la précédente. L'analyse canonique et l'analyse