Factorielle

on rassemble deux grandes techniques : les analyses factorielles : ces méthodes doivent leur nom aux nouveaux axes de l’espace que l’on peut réduire, qui portent le nom d’axes principaux, mais aussi de facteurs. Les techniques de classification automatique : ce sont des algorithmes informatiques automatiques capables de dresser des typologies, des regroupement de points, bref d’effectuer des classifications. Ce sont les analyses factorielles qui font l’objet de ce cours. I du tableau de données

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

TRAVAUX CRYPTOGRAPHIQUES. Transformation – Codage – Cryptage Affine. I- Cryptage: 1- |A |65 |66 |B | |B |66 |70 |F | |C |67 |74 |J | |D |68 |78 |N | |E |69 |82 |R | |F |70 |86 |V | |G |71 |90 |Z | |H

absolu (effectifs) et/ou en relatif (pourcentages). * Autres outils de description bivariée : * Coefficient de corrélation linéaire. Multivariée : * Autres outils de description multivariée : Analyses factorielles : Analyse en Composante principale (ACP), Analyse Factorielle des Correspondances, Analyse des Correspondances Multiples. Classification (Typologies).

de décision 10/11/2014 cours ADD R.JAHIDI 2 méthodes de l'analyse des données les méthodes pour décrire 10/11/2014 les méthodes pour expliquer R. Jahidi 3 Le programme Analyse en composantes principales Analyse typologique Analyse factorielle des correspondances 10/11/2014 R. Jahidi 4 L’ordinateur et la statistique L’ordinateur est devenu un outil essentiel pour l’analyse de données Avantage permet d’utiliser des méthodes statistiques sophistiquées et d’obtenir les résultats relativement

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, justifiez les choix qui ont été faits pour le recodage en classes objectif est double : des variables quantitatives. Nombre et interprétation

tarification à priori I. ------------------------------------------------- Analyse par réduction des dimensions[modifier] La représentation des données multidimensionnelles dans un espace à dimension réduite est le domaine des analyses factorielles, analyse factorielle des correspondances, analyse en composantes principales, analyse des correspondances multiplesb 23. Ces méthodes permettent de représenter le nuage de points à analyser dans un plan ou dans un espace à trois dimensions, sans trop de perte

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 notables de modalités comme ceux, par

caractéristiques _socio_éco.xls. On cherche à analyser cette base de données à l’aide des méthodes exploratoires d’analyse des données et à dégager une typologie des pays en fonction de leurs caractéristiques sociodémographiques. Analyse factorielle des correspondances multiples 1) Recodez toutes les variables continues en variables nominales 2) Vérifiez que les effectifs des modalités sont assez significatifs 3) On décide d’effectuer une analyse de correspondances multiples

GALLOPEL, Maître de conférences – Florence ANDRE, moniteur Objectifs : Apprentissage des outils de l’analyse de données multidimensionnelles : analyse en composantes principales, analyse factorielle des correspondances, typologie Programme : - Analyse en composantes principales - Analyse factorielle des correspondances - Typologie - Applications SPSS Bibliographie : - Initiation à l’analyse des données, De Lagarde, Dunod 1992,5 - EVRARD, PRAS ET ROUX, Market, Nathan 1997 Méthodes