| Titre : |
Analyse factorielle multiple avec R |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
jérome Pagès, Auteur |
| Editeur : |
france : EDP Sciences |
| Année de publication : |
2013 |
| Importance : |
253 p. |
| Format : |
24 cm. |
| ISBN/ISSN/EAN : |
978-2-7598-0963-9 |
| Langues : |
Français (fre) Langues originales : Français (fre) |
| Mots-clés : |
Analyse Mathématique |
| Index. décimale : |
519.5 |
| Résumé : |
L’analyse factorielle multiple (AFM ) est la méthode de référence pour analyser des tableaux de données dans lesquels un ensemble d’individus est décrit par plusieurs groupes de variables, ces dernières pouvant être quantitatives et/ou qualitatives. Ce type de tableau multiple se rencontre dans de nombreux domaines comme les enquêtes (les questionnaires comportent toujours plusieurs thèmes : des opinions, des comportements, etc.) ou les sciences expérimentales (dans l’industrie agro-alimentaire, par exemple, on caractérise les produits à la fois par des données physico-chimiques et des données issues de dégustations).
Ce livre est destiné aux utilisateurs confrontés à des tableaux multiples. Une large place est accordée aux applications et à la mise en oeuvre via R. L’objectif est de rendre l’utilisateur autonome dans l’application de l’AFM sur ses données. Dans cet esprit, ce livre :
– introduit une à une les principales caractéristiques de la méthode intuitivement à partir d’exemples ;
– donne les éléments théoriques nécessaires pour une compréhension en profondeur avec un recours au raisonnement géométrique systématique ;
– illustre les résultats à partir des exemples introductifs ;
– détaille la marche à suivre pour appliquer l’AFM avec le package FactoMineR ou via des codes R. Ces codes sont disponibles sur le site du LMA 2 (Agrocampus).
Cet exposé est complété par une présentation des méthodes classiques, ACP et ACM , elle aussi fondée sur des exemples. L’ensemble constitue l’état de l’art aujourd’hui en analyse factorielle.
|
| Note de contenu : |
Sommaire:
1 Analyse en composantes principales
2 Analyse des correspondances multiples
3 Analyse factorielle de données mixtes
4 Pondération des groupes de variables
5 Comparaison de nuages d’individus partiels
6 Facteurs communs
7 Comparaison des groupes de variables
8 Groupes qualitatifs et mixtes
9 AFM et Statis
10 AFM et analyse procustéenne
11 Analyse factorielle multiple hiérarchique
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| En ligne : |
https://laboutique.edpsciences.fr/system/product_pictures/data/009/981/693/large [...] |
Analyse factorielle multiple avec R [texte imprimé] / jérome Pagès, Auteur . - france : EDP Sciences, 2013 . - 253 p. ; 24 cm. ISBN : 978-2-7598-0963-9 Langues : Français ( fre) Langues originales : Français ( fre)
| Mots-clés : |
Analyse Mathématique |
| Index. décimale : |
519.5 |
| Résumé : |
L’analyse factorielle multiple (AFM ) est la méthode de référence pour analyser des tableaux de données dans lesquels un ensemble d’individus est décrit par plusieurs groupes de variables, ces dernières pouvant être quantitatives et/ou qualitatives. Ce type de tableau multiple se rencontre dans de nombreux domaines comme les enquêtes (les questionnaires comportent toujours plusieurs thèmes : des opinions, des comportements, etc.) ou les sciences expérimentales (dans l’industrie agro-alimentaire, par exemple, on caractérise les produits à la fois par des données physico-chimiques et des données issues de dégustations).
Ce livre est destiné aux utilisateurs confrontés à des tableaux multiples. Une large place est accordée aux applications et à la mise en oeuvre via R. L’objectif est de rendre l’utilisateur autonome dans l’application de l’AFM sur ses données. Dans cet esprit, ce livre :
– introduit une à une les principales caractéristiques de la méthode intuitivement à partir d’exemples ;
– donne les éléments théoriques nécessaires pour une compréhension en profondeur avec un recours au raisonnement géométrique systématique ;
– illustre les résultats à partir des exemples introductifs ;
– détaille la marche à suivre pour appliquer l’AFM avec le package FactoMineR ou via des codes R. Ces codes sont disponibles sur le site du LMA 2 (Agrocampus).
Cet exposé est complété par une présentation des méthodes classiques, ACP et ACM , elle aussi fondée sur des exemples. L’ensemble constitue l’état de l’art aujourd’hui en analyse factorielle.
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| Note de contenu : |
Sommaire:
1 Analyse en composantes principales
2 Analyse des correspondances multiples
3 Analyse factorielle de données mixtes
4 Pondération des groupes de variables
5 Comparaison de nuages d’individus partiels
6 Facteurs communs
7 Comparaison des groupes de variables
8 Groupes qualitatifs et mixtes
9 AFM et Statis
10 AFM et analyse procustéenne
11 Analyse factorielle multiple hiérarchique
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| En ligne : |
https://laboutique.edpsciences.fr/system/product_pictures/data/009/981/693/large [...] |
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