Intensité Factorielle

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

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

au-dessus de la valeur théorique, ce résultat créé une attraction entre les 2 modalités. « -TS » est le symbole d’une répulsion entre les 2 modalités, on peut alors modéliser les résultats de ce tableau sous la forme d’une carte (AFC) analyse factorielle des correspondances ou les attractions répulsions vont être visualisées par des proximités. Remarque : Dans le premier tableau, des attractions/répulsions sont symbolisées par des couleurs. Bleu pour l’attraction, Rose pour la répulsion. La

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

L'analyse factorielle, au sens anglo-saxon du terme (factor analysis) est une méthode de la famille de la statistique multivariée, utilisée pour décrire un ensemble de variables observées, au moyen de variables latentes (non observées). Pour réduire le nombre de variables, la méthode calcule ces variables latentes comme combinaisons linéaires des variables observées. Créée par Charles Spearman, cette méthode est utilisée en psychologie, en sciences humaines et sociales, et plus généralement dans

 L’ANALYSE FACTORIELLE INTRODUCTION : L’anal se factorielle est un technique statistique aujourd’hui surtout utilisée pour dépouiller des enquêtes : elle permet, quand on dispose d’une population d’individus pour lesquelles on possède de nombreux renseignements concernant les opinions , les pratiques er le statut (sexa , âge , etc. … )  , d’en donner une représentation géométrique , c’est-à-dire en utilisant un graphique qui permet

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

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

d’analyse factorielle, telles que l'ACP, visent trois objectifs principaux: Étape 1: Déterminer l’approche selon le type de problème Étape 2: Préparation de l’analyse Étape 3: Respect des postulats Étape 4: Choix de la méthode d’extraction Il existe deux méthodes d’extraction des facteurs qui reposent sur des considérations théoriques spécifiques reliées aux composantes de la variance totale de l’ensemble de variables de l’analyse: l’analyse des facteurs communs (analyse factorielle) et

de connaissances statistiques particulières. Dans un second temps, l'utilisateur pourra affiner l'analyse, vérifier ou essayer de nouvelles hypothèses interprétatives. La connaissance de certains outils statistiques (Chi2 d'association, Analyse Factorielle des Correspondances), ainsi qu'une familiarisation avec le logiciel, lui sera alors utile. Il y a toutefois deux conditions pour obtenir un résultat signifiant : la première est que le corpus se présente comme un tout ayant une certaine cohérence