Factorielle

3.3 Notations – Les axes ∆vk sont appelés axes factoriels ou axes principaux. – L’inertie expliquée par l’axe ∆vk est la valeur propre λk – L’inertie expliquée par le sous-espace factoriel FK engendré par les axes factoriels est IFK = λ1 + . . . + λK , ⊥ (25) 190 et le pourcentage d’inertie expliqué par ce sous-espace est donc λ1 +...+λK . p – On appelle k-ième composante principale les coordonnées ck ∈ Rn des n individus sur l’axe factoriel ∆vk , qui sont les projections des individus sur

| |2. L'analyse factorielle discriminante………………………………………………… | |2.1. L'analyse factorielle discriminante par commune………………………………... | |2.1.1. Résultats de l'analyse factorielle discriminante pour les mâles……………….. | |2.1.2 Résultats de l'analyse factorielle discriminante pour les femelles……………..

Hypothèses de base du modèle HOS 2- Théorème de Hechscher et Ohlin : le passage de l’autarcie au libre échange Section2 : Théorie du modèle HOS : Théorie factorielle 1-Théorème de Heckscher et Ohlin : a- Définition des dotations factorielles : b- Abondance et intensité factorielle : 2-Démonstration : a-Application numérique : b-Conséquences du modèle :

énoncées dans la fiche « Les hypothèses de base du modèle HOS » : Rendements constants Facteurs substituables Il est possible de substituer un facteur de production à l’autre dans le processus de production. Ceci permet de choisir l’intensité factorielle optimale en égalisant le Taux Marginal de Substitution Technique ou TMST au rapport du prix des facteurs W=w/r ou w représente la rémunération du travail et r représente la rémunération du capital. Par conséquent : D’où : De même : D’où

de référence, ce qu’offre l’Analyse Factorielle Multiple Hiérarchique (AFMH). Ainsi nous pouvons comparer directement la représentation des produits grâce à l’aide des individus partiels. La démarche que nous avons employée qui revient à réaliser une AFMH sur le tableau de donnée schématisé ci-dessous. La fonction AFMH implémentée dans FactoMineR nous permettra de visualiser la corrélation des descripteurs entre eux et avec les axes factoriels. Nous avons décomposé l’AFMH, en deux

différentes approches : Approche globale : l’intelligence ne se divise pas, lorsqu’on est intelligent on est intelligent pour tous les domaines de vie selon cette approche de l’intelligence. Renommée grâce au Quotient intellectuel. Approche factorielle : l’intelligence est découpée en plusieurs catégories d’activité. Différents types de découpage : Aptitudes spécifiques : aptitudes verbales (mots, connaissances/culture), aptitudes numériques (performances mathématiques), aptitudes spaciales

III. Analyse statistique élémentaire 7 1. La variable la plus discriminante 7 2. Etude de la corrélation entre les variables d’origine 7 3. Analyse des axes factoriels 9 4. Interprétation des axes factoriels retenus 10 5. Représentation du cercle des corrélations 13 6. La représentation des individus dans le plan factoriel 15 7. Contribution et qualité de représentation des individus 18 IV. Classification 21 V. Conclusion 28 VI. ANNEXES 29 I. Introduction 1. L’objectif

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. Elles complètent les analyses factorielles en faisant apparaître des groupes. On étudiera la

vecteurs propres associés à cette matrice V - les coordonnées des projections des variables sur le plan factoriel 3) Quelle est l'inertie totale (la dispersion) du nuage des points variables dans l'espace des individus ? Quelle est l'inertie de la projection de ce nuage sur le premier plan factoriel ? La qualité de cette projection vous paraît-elle bonne ? Quelle est la taille de l'espace factorielle qui vous semble la plus pertinente ? 4) À partir des résultats obtenus, vérifier le principe de dualité

Analyse factorielle des 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