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France Université Numerique

Analyse des données multidimensionnelles

Agrocampus Quest via France Université Numerique

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Overview

Description

Ce MOOC a été conçu pour ceux qui, sans être statisticiens, sont confrontés à l'analyse statistique de données. Tous les domaines où l'on recueille des données sont concernés : enquêtes d'opinion, marketing, biologie, écologie, géographie, etc

Ce cours vise à comprendre et appliquer les méthodes fondamentales d'analyse exploratoire multidimensionnelles des données. fondamentales de l'analyse des données : analyse en composantes principales, analyse factorielle des correspondances, analyse des correspondances multiples, classification ascendante hiérarchique. Une extension vers l'analyse factorielle multiple permettra d'aborder le traitement de données plus complexes.

Syllabus

Plan de cours

  • Semaine 1 : Analyse en composantes principales
    • Données, problématique et exemples
      Recherche d'une représentation des individus
      Interprétation de la représentation des individus grâce aux variables
      Représentation des variables
      Aides à l'interprétation
      Mise en œuvre sous FactoMineR
  • Semaine 2 : Analyse factorielle des correspondances
    • Données, notations, questions
      Liaison et indépendance entre deux variables qualitatives
      Comment l'AFC appréhende-t-elle l'écart à l'indépendance ?
      Nuages des lignes et des colonnes et leur représentation
      Pourcentages d'inertie et inerties en AFC
      Représentation simultanée des lignes et des colonnes
      Aides à l'interprétation
      Mise en œuvre sous FactoMineR
  • Semaine 3 : Analyse des correspondances multiples
    • Données, objectifs et problématique
      Transformation du tableau des données
      Représentation des individus
      Représentation des modalités comme aide à l'interprétation de la représentation des individus
      Nuage des modalités et sa représentation optimale
      Représentation simultanée des deux nuages
      Interprétation des valeurs propres
      Représentation des variables
      Aides à l'interprétation
      Tableau de Burt
      Mise en œuvre sous FactoMineR
  • Semaine 4 : Classification
    • Données, définitions
      Principe de construction d'un arbre hiérarchique
      Algorithme de partitionnement : les K-means
      Consolidation des classes
      Classification sur données de grande dimension
      Analyse factorielle et classification
      Caractérisation des classes d'individus
      Mise en œuvre sous FactoMineR
  • Semaine 5 : Analyse Factorielle Multiple
    • Données, problématique
      Equilibre des groupes et choix d'une pondération des variables
      Etude et représentation des groupes de variables
      Représentation des points partiels
      Représentation des analyses séparées
      Prise en compte de groupes de variables qualitatives
      Prise en compte de tableaux de contingence
      Aide à l'interprétation
      Mise en œuvre sous FactoMineR

Taught by

François Husson and Jérôme Pagès

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Reviews

5.0 rating, based on 1 Class Central review

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  • François Husson
    Really helpful to visualize data with method such as Principal component analysis or clustering. There are lots of examples and exercises and the explanation to conduct the analysis with the R software were clear.
    I highly recommend this course for students in science.
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