Analyse factorielle multiple avec R

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Résumé

Ce type de tableau multiple est aujourd’hui le format des données le plus courant car les utilisateurs souhaitent toujours analyser conjointement plusieurs sources d’information. C’est le cas des enquêtes (les questionnaires comportent toujours plusieurs thèmes : des opinions, des comportements, etc.) mais aussi des données 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).
Autre exemple : en écologie, on dispose classiquement de données biologiques (animaux, plantes) et environnementales. L’auteur détaille la marche à suivre pour appliquer la méthode AFM avec le package FactoMineR ; on commence par mettre en oeuvre l’AFM via un menu déroulant (dans R Commander) ; ensuite, on décrit les lignes de code pour obtenir des graphiques et des tableaux personnalisés. Ces codes sont disponibles sur le site du LMA (Agrocampus).

Sommaire

  • ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES
  • ANALYSE DES CORRESPONDANCES MULTIPLES
  • ANALYSE FACTORIELLE DE DONNEES MIXTES
  • PONDERATION DES GROUPES DE VARIABLES
  • COMPARAISON DE NUAGES D'INDIVIDUS PARTIELS
  • FACTEURS COMMUNS
  • COMPARAISON DES GROUPES DE VARIABLES
  • GROUPES QUALITATIFS MIXTES
  • AFM ET STATIS
  • AFM ET ANALYSE PROCUSTEENNE

Caractéristiques

  • Date de parution
    12/09/2013
  • Editeur
  • Collection
  • ISBN
    978-2-7598-0963-9
  • EAN
    9782759809639
  • Présentation
    Broché
  • Nb. de pages
    253 pages
  • Poids
    0.456 Kg
  • Dimensions
    15,5 cm × 23,4 cm × 1,1 cm

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À propos de l'auteur

Biographie de Jérôme Pagès

Professeur de Statistique à Agrocampus Rennes et directeur du laboratoire de Mathématiques appliquées, Jérôme Pagès a publié de nombreux articles dans le domaine de l'analyse factorielle multiple et il est auteur de nombreux ouvrages de statistique.

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