Analyse de données - préliminaire
- Introduction au cours (contexte, références, matière couverte)
- Rappel : quelques éléments d'algèbre linéaire et de statistique
- Transformation linéaire;
- Valeurs propres et vecteur propres;
- Variance, covariance et corrélation;
- Matrice de covariance.
- Éléments de base en analyse de données
- Données centrées et réduites;
- Nuages des individus;
- Nuage des variables.
Ces concepts et notions seront utilisés dans toutes les autres sections de ce cours.
Les applications numériques seront effectuées avec Excel et à l'aide du complément d'algèbre linéaire matrix.xla.
Analyse en composantes principales (ACP)
- But et contexte d'application;
- Étude des individus;
- Étude des variables;
- Liens entre les deux études;
- Individus et variables supplémentaires;
- Applications numériques.
Techniques d'interprétation des résultats
- Projection des individus dans l'espace des variables;
- Projection des variables dans l'espace des individus;
- Qualité de représentation Cos2;
- Contribution des individus - des variables;
- Cercle de corrélation.
Les applications numériques seront effectuées avec Stagraphics et R/FactomineR.
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