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Analyse factorielle multiple avec R

Jérôme Pagès

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

Analyse factorielle multiple avec R – Jérôme Pagès 20 € 978-2-7598-0963-9 www.edpsciences.org COUV-1 6.indd 1 23/07/13 08:44 Extrait de la publication “lims_France” — 2013/7/22 — 14:16 — page 1 — #1 Analyse factorielle multiple avec R Extrait de la publication 7KLV SDJH LQWHQWLRQDOO\ OHIW EODQN Extrait de la publication “lims_France” — 2013/7/22 — 14:16 — page 2

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9782759809639 ISBN
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Notes actuelles

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Sofya Voigtuh

AFM - Analyse Factorielle Multiple avec R: L'Essentiel ...

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Mattio Müllers

Statistique Descriptive Multidimensionnelle (pour les nuls) dans le chapitre 2 et l’Analyse des Correspondances Multiples (A.C.M.), dans le chapitre 3. Nous laisserons de c^ot e l’Analyse Factorielle Discriminante et l’Analyse Canonique (m etho des factorielles plus particuli eres), ainsi que les m etho des non factorielles (principalement la classi ca-tion).

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Noels Schulzen

Analyse Factorielle des Correspondances sous R AFC : Analyse factorielle des correspondances simples pour un ensemble homogène de valeurs assimilable à un tableau de contingence entre 2 variables. AFCM : Analyse factorielle des correspondances multiples pour un tableau de modalités de q (q>2) variables qualitatives ou un ensemble non homogène de données.

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Jason Leghmann

Analyse de données avec R. 2e édition revue et augmentée. Avec ce manuel, le lecteur dispose d’un équipement complet (bases théoriques, exemples, logiciels) pour analyser des données multidimensionnelles. Son contenu correspond à l’enseignement d’analyse de données proposé à Agrocampus. Il a été conçu pour des étudiants qui ne se destinent pas aux métiers de la statistique Statistique Descriptive Multidimensionnelle (pour les nuls)

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Jessica Kolhmann

Introduction à l'analyse multivariée (factorielle) sous R