Exploratory Multivariate Data Analysis
date_range 开始2019年3月2日
event_note 结束于2019年5月2日
list 29个序列
assignment 等级:入门
chat_bubble_outline 语言 : 英语
card_giftcard 1点
Logo My Mooc Business

他们选择Edflex来发展业务技能。

了解更多
评论
-
starstarstarstarstar

关键信息

credit_card 免费进入
verified_user 免费证书

关于内容

This 3rd edition of the MOOC will start the 4th of March 2019.

Exploratory multivariate data analysis is studied and teached in a French-way since a long time in France. This course focuses on four essential and basic methods, those with the largest potential in terms of applications: principal component analysis (PCA) when variables are quantitative, correspondence analysis (CA) and multiple correspondence analysis (MCA) when variables are categorical and clustering. An extension to Multiple Factor Analysis (MFA) will give you the opportunity to analyse more complex dataset that are structured by groups.

This course is application-oriented; formalism and mathematics writing have been reduced as much as possible while examples and intuition have been emphasized and the numerous exercises done with FactoMineR (a package of the free R software) will make the participant efficient and reliable face to data analysis.

We hope that with this course, the participant will be fully equipped (theory, examples, software) to confront multivariate real-life data.

more_horiz 查看更多
more_horiz 收起
report_problem

前提

This course will be held in English. It has been designed for scientists whose aim is not to become statisticians but who feel the need to analyze the data themselves. It is therefore addressed to practitioners who are confronted with the analysis of data in marketing, surveys, ecology, biology, geography, etc.

An undergraduate level is quite sufficient to capture all the concepts introduced. 

Basic knowledges in statistics are necessary, such as: correlation coefficient, chi-squared test, one-way ANOVA.

On the sofware side, an introduction to the R language is sufficient, at least at first.

dns

课程大纲

  • Data - Practicalities
  • Studying individuals and variables
  • Aids for interpretation
  • PCA in practice using FactoMineR
  • Data - introduction and independence model
  • Visualizing the row and column clouds
  • Inertia and percentage of inertia
  • Simultaneous representation
  • Interpretation aids
  • Correspondance Analysis in practice using FactoMineR
  • Data - issues
  • Visualizing the point cloud of individuals
  • Visualizing the point cloud of categories - simultaneous representation
  • Interpretation aids
  • Multiple Correspondance Analysis in practice using FactoMineR
  • Hierarchical clustering
  • An example, and choosing the number of classes
  • Partitioning methods and other details
  • Characterizing the classes
  • Clustering in practice using FactoMineR
  • Data - issues
  • Balancing groups and choosing a weighting for the variables
  • Studying and visualizing the groups of variables
  • Visualizing the partial points
  • Visualizing the separate analyses
  • Taking into account groups of categorical variables
  • Taking into account contingency tables
  • Interpretation aids
  • Multiple Factor Analysis in practice using FactoMineR
record_voice_over

教师

François Husson
Professor of statistics at the Applied Mathematics Department in Agrocampus Ouest (Rennes), François Husson has published several books in French and in English and has developed the R package FactoMineR.

Jérôme Pagès
Professor of statistics at the Applied Mathematics Department in Agrocampus Ouest (Rennes) until 2014. Jérôme Pagès studied and published papers and books in exploratory multivariate data analysis.

Magalie Houée-Bigot
Teaching assistant in statistics at the Applied Mathematics Department in Agrocampus Ouest (Rennes), Magalie Houée-Bigot has developed several packages for the R software and teaches exploratory multivariate data analysis.

store

内容设计师

Agrocampus Ouest (Rennes)

Grande école publique dotée d'un potentiel de formation et de recherche en sciences du vivant – de l'alimentation au cadre de vie – unique en France, AGROCAMPUS OUEST forme des ingénieurs capables de répondre de façon innovante aux enjeux contemporains du vivant, des hommes et des femmes de haut niveau scientifique aptes à gérer de façon opérationnelle la complexité des produits, des systèmes et des organisations dans un monde en mouvement.
Établissement public à caractère scientifique, culturel et professionnel sous tutelle du ministère de l'Agriculture, de l'Agroalimentaire et de la Forêt, AGROCAMPUS OUEST :
- forme pour et par la recherche des ingénieurs du vivant (agronomie, agroalimentaire, horticulture et paysage), managers engagés et citoyens du monde
- mène, en partenariat étroit avec les organismes nationaux et internationaux de recherche, des recherches académiques et finalisées axées sur un développement durable de l'agriculture, de l'alimentation et des territoires dans le respect de ses valeurs de responsabilité, de diversité et d'innovation.

AGROCAMPUS OUEST, c'est :

2000 étudiants
2 centres de formation et de recherche
6 départements d'enseignement et de recherche
14 unités de recherche labellisés
6 écoles doctorales
80 partenaires académiques dans une quarantaine de pays
13000 alumni

AGROCAMPUS OUEST est membre des Communautés d'Universités et d'Etablissements de Bretagne (UEB) et des Pays de Loire (L'UNAM) ainsi que de l'Institut Agronomique, Vétérinaire et Forestier de France - Agreenium et dans ces cadres collaboratifs, actif depuis 10 ans dans l'enseignement en ligne.

assistant

平台

FUN

France Université Numérique est le diffuseur des cours en ligne des établissements d’enseignement supérieur français et de leurs partenaires.

Il opère plusieurs plateformes de diffusion, dont la plus connue, FUN MOOC, est la première plateforme académique francophone mondiale. Grâce à de nombreux établissements partenaires, cette plateforme propose un vaste catalogue de cours s’enrichissant de jour en jour avec des thématiques variées et d’actualité.
 

你是这个MOOC的设计者?
您对这门课的评价是 ?
内容
0/5
平台
0/5
动画
0/5