Factorielle

consommations et on a identifié les pièces les plus sollicitées et les pièces obsolètes. Pour les pièces obsolètes nous avons identifié celles qui seront destinées à la reforme. Et pour les pièces les plus sollicitées nous avons procédé par une analyse factorielle des correspondances pour grouper les articles ayant le même comportement et leur allouer par la suite les politiques de réapprovisionnement adéquates. Enfin nous avons proposé des ratios qui doivent être calculés et des fiches de suivi pour le contrôle

Composantes Principales (ACP) Analyse Factorielle des Correspondances (AFC) Analyse Typologique (AT) Evaluation : • examen (60% de la note finale) • contrôle écrit (40% de la note finale) Bibliographie : P. Ardilly : Les techniques de sondage. Technip. L. Lebart et N. Tabard : Techniques de la description statistique. Dunod. M. Volle : Analyse des données. Economica. L. Lebart et Grangé : Traitement statistique des données. Dunod. B. Escofier et J Pagès : analyse factorielles simples et multiples M. Tenenhaus

l'ACM, on montre que l'inertie est égale au nombre moyen de modalités moins un. Elle ne dépend donc pas uniquement de l'association entre les variables. Dans ce contexte, notre projet a pour objectif de préparer une utilisation de l’analyse factorielle des correspondances multiples avec le logiciel ANCOR. Ainsi que la classification des réponses des clients sur les questions posées avec CAH2CO . * * Présentation du projet : Les données ci dessous correspondent à une enquête

tableaux de tr` s grande taille, d’extraire et r´ sumer l’information e e contenue dans ces tableaux. Utilisation de Spad, Statlab, R ou SAS Plan O Analyse en composantes principales e O Classification hi´ rarchique O Analyse factorielle des correspondances O Analyse factorielle des correspondances multiples O Analyse discriminante Pr´ -requis e Alg` bre lin´ aire de L. e e Valeurs extrˆ mes e Responsable : Patrice Bertail Objectifs Ce cours est le cours de base pour des math´ maticiens souhaitant

l'introduction des probabilités améliorerait difficilement l'information obtenue. Il est raisonnable de regrouper ces différentes notions : statistique descriptive pour les notions élémentaires ; analyse en composantes principales ; analyse factorielle des correspondances ; analyse discriminante ; visualisation des données ; etc. Un changement radical se produit lorsque les données ne sont plus considérées comme une information complète à décrypter selon les règles de l'algèbre mais comme

ANALYSE EN COMPOSANTE FACTORIELLE Pourcentage de variance expliquée associé aux axes factoriels Le pourcentage des variances expliquées par les quatre premiers axes factoriels sont respectivement : 33,22 ; 21,21 ; 13,19 et 12,35. VALEURS PROPRES APERCU DE LA PRECISION DES CALCULS : TRACE AVANT DIAGONALISATION .. 12.0000 SOMME DES VALEURS PROPRES .... 12.0000 HISTOGRAMME DES 12 PREMIERES VALEURS PROPRES +--------+------------+-------------+--------

bancaire français (banques commerciales et groupe Banques Populaires). AFC (Analyse Factorielle des Correspondances). Méthode d’analyse de données élaboré par J.-P. Benzecri et appartenant aux analyses multivariées descriptives. L’AFC a le même objectif que l’ACP, mais s’applique à des variables nominales. E. Delattre  De Boeck Université / Dictionnaire des sigles en économie et en gestion 4 AFC (Analyse Factorielle Discriminante). Méthode d’analyse de données cherchant à expliquer une variable

début du siècle, des psychométriciens SPEARMAN et PEARSON. Ces travaux visaient à expliquer un facteur sous-jacent d’aptitude à partir d’autres paramètres observés chez un groupe de patients. Cette première méthode sera plus tard appelée l’analyse factorielle des psychologues Comme la statistique, l’analyse de données « réfrénant son vol mathématique, doit s’honorer d’être une science expérimentale » A la différence de la statistique, qui étudie généralement une ou deux variables aléatoires en se fondant

tableau de contingence. Ce tableau peut 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

Éléments illustratifs Introduire des individus (ou variables) supplémentaires lorsque tous les individus (ou toutes les variables) ne jouent pas le même rôle. Possibilité de lecture sur le graphique mais pas de contribution à la formation des axes factoriels 5Éléments illustratifs : Exemples • individus de trop forte contribution • individu = moyenne par sous-groupes • variable ayant une position particulière par rapport aux autres 6Cas hôtels Nom Équipement Chambre Réception Restaurant Calme Transports