Analyse Factoriel

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

Travail à rendre par mail 13 7. Analyse de variance à un facteur de variation. Plan S. 15 7.1. Première méthode 15 7.2. Deuxième méthode 16 7.3. Troisième méthode 17 8. Traitement d'un plan S*A. Plan à mesures répétées 18 8.1. Première méthode 18 8.2. Deuxième méthode 19 8.3. Troisième méthode 20 8.3.1 Données saisies "par observation" 20 8.3.2 Données saisies "par sujet" : 21 8.4. Exercice 22 9. Traitement d'un plan S. Plan factoriel à 2 facteurs 22 9.1. Première

également guidé par votre connaissance du travail des enquêtes, des études et de la statistique. Nous utilisons le langage de ces métiers et avons structuré le logiciel par rapport aux grandes étapes d’une étude : questionnaire, saisie, dépouillement, analyse… Notre souci constant est de faciliter votre compréhension devant l’écran. A cette fin, de nombreux commentaires sont affichés pour vous aider à vous situer et à comprendre les menus, boutons de commande, options… Pour les opérations les plus complexes

permettra d’extraire des informations intéressantes et apportent de nouvelles connaissances jusque là inconnues, que les méthodes statistiques classiques n’ont pas mit en avant. L’exploitation de ces nouvelles informations peut présenter un intérêt pour analyser et interpréter les comportements d’individus et ensemble d’individus. Les résultats obtenus s’insérant dans un dispositif d’analyse globale permettent alors de dresser dans des plans stratégiques ou politiques les axes d’effort à respecter. Les techniques

Conclusion de l’étude 31 31 47 4 • Plans factoriels complets à 4 facteurs 4.1 4.2 4.3 4.4 Exemple 03 : la galette des rois Fonction désirablité Application à l’exemple 03 Conclusion de l’étude 49 50 60 64 65 5 • Notions de statistique appliquées aux plans d’expériences 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 Exemple 04 : durée de vie des outils de coupe jetables Notions de statistique appliquées aux plans d’expériences Facteurs et interactions influents Analyse de la variance Application à l’exemple 04

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

Un corrigé du CNC 2011 MP Maths1 1.1) Soit h : t  gte ixt . On a h est continue sur R et |ht| |gt|  O t12  t donc h est intégrable sur R. 1.2) On a gt  O t12  donc il existe M  0 et A  0 tels que pour |t| A, |gt| t M t2 . Soit J un segment de R donc il existe a  0 tel que J  a, a pour n  |g n t|  |gt  2n||gt  2n| et  n1 1 n2 n0 M t2n 2 aA 2 on a: pour t  J, |t  2n| 2n  |t| 2n  a  A de même |t  2n| 2n  |t|

d’agrément par les étudiants. Annexe 1 : Arbre hiérarchique H I E R A R C H I C A L C L U S T E R A N A L Y S I S Annexe 2 : Analyse factorielle en composantes principales Annexe 3 : Analyse discriminante en trois groupes (G1, G2, G3) Récapitulatif des fonctions discriminantes canoniques Annexe 4 : Analyse discriminante en deux groupes (S1, S2) Récapitulatif des fonctions discriminantes canoniques Statistiques de classement

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

figures. In the end, quantitative techniques offer a support for the researcher in his works and play the role of boundary object in the scientific community by facilitating the exchanges of knowledge. Mots-clés : méthodologie, quantification, analyse de données, objet-frontière Key-words : methodology, quantification, data analysis, boundary object 1 Nous sommes partis d’un double constat, celui de l’augmentation du degré de formalisation mathématique des méthodes de recherche en sciences