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Analyse des données multidimensionnelles
Course
fr
French
25 h
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- 5 Sequences
- Advanced Level
- Starts on February 27, 2024
- Ends on April 14, 2024
Course details
Syllabus
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
Prerequisite
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 est destiné aux étudiants et professionnels ayant un niveau master et/ou un background dans une discipline scientifique.
Des connaissances de base en statistique sont nécessaires : coefficient de corrélation, test du Chi2, analyse de variance à un facteur.
Enfin, une initiation au langage R est suffisante pour la mise en œuvre concrète des méthodes.
Instructors
François Husson
Professeur de statistique au département de mathématiques appliquées de l'institut Agro (Agrocampus Ouest Rennes), François Husson enseigne l'analyse des données auprès d'auditeurs variés, en particulier non mathématiciens. Il est auteur du livre "Analyse de données avec R" traduit en anglais et en espagnol et du livre "R pour la statistique et la science des données". Il est également le créateur de plusieurs packages R, dont les packages FactoMineR et Factoshiny.
Magalie Houée-Bigot
Ingénieure en science des données au département de mathématique appliquées de l'institut Agro (Agrocampus Ouest Rennes), elle enseigne notamment l'analyse de données multidimensionnelle aux élèves ingénieur et en formation continue. Elle développe également des packages sur le logiciel R.
Editor
The Agrocampus Rennes (in French called in full École nationale supérieure agronomique de Rennes, meaning "Higher Institution for agricultural sciences of Rennes") was a French grande école created in 1849, training students mostly in the agronomy and life sciences fields.
In 2008, Agrocampus Rennes was merged with Institut National d'Horticulture et de Paysage, another agricultural sciences school located in western France, to create Agrocampus Ouest.
Platform
France Université Numérique is the broadcaster of the online courses of French higher education institutions and their partners.
It operates several platforms of diffusion, of which the best known, FUN MOOC, is the first French-speaking academic platform worldwide. Thanks to many partner institutions, this platform offers a vast catalog of courses enriched daily with various themes and current events.
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