Acp Afc

méthodes selon le type du tableau des données:      L’analyse de la variance (ANOVA) :Effet des modalités d’une variable qualitative sur une variable quantitative L’analyse en composantes principales (ACP):individus×variables quantitatives L’analyse factorielle des correspondances (AFC):tableau de contingence (variable qualitative× variable qualitative) L’analyse factorielle des correspondances multiples(AFCM):tableau de variables qualitatives ×individus L’analyse canonique(AC): analyser les

privilégiée à prédire: Réseaux de neurones , arbres de décisions, régression logistique, régression linéaire, analyse discriminante. – Méthodes d’apprentissage non supervisé (ou descriptives) où il n’existe pas de variable privilégiée à prédire comme: ACP, AFC, AFCM, classification automatique. Deux phases pour les méthodes d’apprentissage supervisé : – Phase d’apprentissage: permettant de développer les règles d’identification de la variable privilégiée à partir d’un échantillon d’apprentissage, –

Résumé Justifier le choix de dimension, interprétation des axes et donc des comporExploration de données bancaires par des méthodes uni, bi et multidimentements des clients dans chacune des grandes directions. Sur le plan principal, sionnelles : ACP, AFCM k-means, CAH. que dire de la répartition des possesseurs/non-possesseurs de carte VP ? 1 Présentation Analyse factorielle des correspondances Le travail proposé vient compléter le cours sur l’exploration statistique. Son Explicitez

combinatoire, Probabilités conditionnelles, Lois de probabilités; • Statistiques : Variables aléatoires, Estimations, Tests d’hypothèse, Modèles statistiques; • Analyse de données : Statistique générale, Datamining et Analyse multivariée (ACP, AFC, Classification, Analyse discriminante,…), Analyse de Cohérence. Autres • Graphisme : Director, Flash, Photoshop, illustrator, Dreamweaver; • Web : PHP 3.2, PHP 5; • Base de données : Oracle, Mysql, ACCESS, Talend;

comportements des clients dans chacune des grandes directions. Sur le plan principal, que dire de la répartition des possesseurs/non-possesseurs de carte VP ? Résumé Exploration de données bancaires par des méthodes uni, bi et multidimensionnelles : ACP, AFCM k-means, CAH. Analyse factorielle des correspondances Explicitez, justifiez les choix qui ont été faits pour le recodage en classes des variables quantitatives. Nombre et interprétation des axes. Explicitez, commentez quelques regroupements

mappings…) * Des tests statistiques pour guider l’interprétation de vos données : Chi², Corrélation, Student, Fischer, intervalle de confiance… * L’exploitation des analyses statistiques avancées pour approfondir l’exploitation de vos données : AFC, ACP, régression linéaires, régression pls, classification automatique, typologie, manova, anova * L’analyse quantitative de toutes vos données textuelles  | Des rapports personnalisés et dynamiques.    | * Génération de tableaux de bord complets

L’analyse multidimensionnelle des données Deux principales méthodes d’analyse sont à présenter à cet égard et qui font partie des méthodes dites d’Analyses Factorielles simples :  L’Analyse en Composantes Principales (ACP);  L’Analyse Factorielle des Correspondances (AFC). 29/05/2012 ANALYSE DES DONNEES 23 1. L’Analyse en Composantes Principales 1.1. Caractéristiques L’ACP est une méthode de description des tableaux de mesures, appelés aussi tableaux «individus-caractères quantitatifs»

La liaison est linéaire et assez forte.Le Match joués est fortement reliée au match gagné.Ce qui montre que le modèle linéaire est bien ajusté. Donc:l'équation de la droite de régression s'exprime à l'aide des deux  coefficients: y=1.184x+7.696 Analyse de ACP 1. Observation de fichier Les variables actives, qui concernent la performance de joueurs, et qui donc vont intervenir dans l'étude sont: Matchs jouées, Matchs gagnés, Titres, Titres Wimbledon Les variables passives, qui peuvent nous fournir d'autres

être très grand (donc illisible) si les caractères étudiés comportent beaucoup de modalités(ex. : répartition de la population française par régions et classes d'âges). Une technique d'analyse factorielle, l'analyse factorielle des correspondances (AFC) sert à décrire les grands tableaux de contingence. Lorsque l'observation porte sur un échantillon, le test du χ2 sert à juger de l'indépendance de ces 2 caractères - caractères quantitatifs : Traitement univarié : on peut calculer la moyenne et l'écart-type

| I. Introduction Dans le cadre du projet M2, il nous était demandé de réaliser une étude statistique à l’aide du logiciel SAS et d’un fichier de données. Ce logiciel permet de réaliser facilement des analyses en composante principale (ACP) ou bien des analyses en composant multiples (ACM) SAS est un logiciel simple à utiliser et très pratique car il permet de manipuler facilement un grand nombre de données. II. Les données Les données ont été trouvées sur Internet par une recherche