Analyse des données : bases
Introduction aux fonctions de base en analyse multivariée
[ http://pbil.univ-lyon1.fr/R/html/tdr5.html Version : 16.11.20]
Analyse des données : basesIntroduction aux fonctions de base en analyse multivariée[ http://pbil.univ-lyon1.fr/R/html/tdr5.html Version : 16.11.20] | |
Représentations triangulaires La représentation triangulaire place dans un triangle équilatéral un point pour représenter une distribution de fréquences sur trois catégories. Cette pratique élémentaire permet d'illustrer sans artifice quelques idées fondamentales de la statistique euclidienne. |  |
Initiation à l'analyse en composantes principales Une première approche très intuitive et interactive de l'ACP. Centrage et réduction des données. |  |
Initiation à l'analyse en composantes principales Une première approche très intuitive et interactive de l'ACP avec des données rééelles, voire historiques, de températures cardinales de croissance de micro-organismes ($T_{text{min}}$, $T_{text{opt}}$ et $T_{text{max}}$). Ayez confiance, nous ne vous jetterons pas dans le grand bassin multidimentionnel de l'ACP sans bouées. |  |
Aucun titre |
ACP d'un jeu de données très simple On analyse les résultats de 104 étudiants dans 9 matières avec plusieurs analyses en composante principales pour montrer que les opérations de centrage et de réduction sont loin d'être innocentes. |  |
AFC d'un jeu de données très simple On analyse la couleur des yeux et des cheveux de 592 étudiants. |  |
Évaluation du comportement de la renouée du Japon (Fallopia spp.) avec l'ACP Analyse d'un tableau de 24 individus, des ramets de Fallopia spp., caractérisés par 13 variables quantitatives et trois variables qualitatives illustratives. |  |
Humidité du sol et Densité d'arbres La fiche illustre la pratique de l'analyse des correspondances sur des données écologiques classiques. C'est une adaptation de plusieurs fiches proposées par D. Chessel, S. Dray et A.B. Dufour. |
Composantes principales Trois exemples numériques permettent d'aborder l'analyse en composantes principales par le biais de la fonction texttt{dudi.pca()} du paquet |  |
Trois variables pour commencer Des premiers exercices pour voir que l'analyse des données réunit des données numériques, donc une réalité particulière, des supports théoriques, essentiellement de la géométrie euclidienne et des procédures qui permettent une interaction entre les deux. |
Musique Exercices simples pour repérer que dans une analyse en composantes principales, il est question en même temps de ressemblances (corrélation entre variables) et de différences (distance entre individus). |
Analyses en Composantes Principales La fiche passe en revue quelques usages de l'analyse en composantes principales sur différents types de tableaux. On rencontre le non centrage, le décentrage, le double centrage autour des tableaux de pourcentages, de notes, de rangs ou de notes d'abondance. Dans cette famille, le cas le plus utilisé est celui de l'ACP normée ou ACP sur matrice de corrélation. Cette pratique est incontournable quand le tableau contient des variables de nature diverse. La variance dépendant des unités, elle n'a pratiquement que la fonction de permettre la normalisation, c'est-à-dire sa propre disparition. Les tableaux homogènes, au contraire comporte dans chaque cellule un nombre comparable au contenu des autres cellules, qu'il s'agisse d'une notation unique d'abondance, une présence-absence, un rang, un pourcentage, etc. L'usage de l'ACP normée peut alors être sans inconvénient ou au contraire obscurcir définitivement l'information. A l'aide d'exemples, la fiche regroupe des cas typiques qui permettra de faire des choix pertinents. |  |
Analyse en coordonnées principales Aucun sommaire |
Scientométrie Nombre d'articles scientifiques par pays, deux tableaux à interpréter. |
Initiation à l'analyse factorielle des correspondances Dans cette fiche, on étudie l'Analyse Factorielle des Correspondances. Cette technique statistique permet de réduire le nombre de variables, afin d'obtenir une représentation graphique des tableaux de contingence. Elle vise à y rassembler la quasi-totalité de l'information initiale, en s'attachant aux correspondances entre les caractères. |
Pratique de l'analyse des correspondances La fiche illustre la pratique de l'analyse des correspondances en écologie (ordination indirecte), sur des tables de contingence pour lesquelles elle est une analyse canonique et sur les tableaux de fréquences alléliques qui demandent l'introduction de la version intra-classes. |  |
L'effet arc-en-ciel Exploration de l'effet Guttman (Guttman effect ou Arch effect ou horseshoe effect) dans l'analyse des correspondances au travers de simulations de données d'abondance d'espèces bactériennes le long d'un gradient thermique.) |  |
L'ordination des tableaux écologiques Cette fiche illustre l'utilisation des principales méthodes d'ordination en écologie. Elle s'appuie essentiellement sur l'utilisation du paquet |
Initiation à l'ACM : analyse des correspondances multiples Un jeu de données très simple qui peut être analysé aussi bien en ACP qu'en ACM est utilisé pour une première approche introductive à l'ACM. |  |
Rappel sur le rapport de corrélation et Exemple d'analyse des correspondances multiples Dans cette séance, nous présentons le rapport de corrélation afin de mieux appréhender les objectifs des analyses des correspondances et des méthodes inter et intra tableaux. |  |
Correspondances multiples Introduction à l'analyse des correspondances multiples. Approche pratique des codages numériques. Tableaux de facteurs et tableaux disjonctifs complets. Approche procédurale et comparaison des fonctions |
